结果在2016年的一项调查中发现，年轻研究结果显示，有21%的签名科学家的身份无法识别，19%的科学家自签名以后再没有在任何期刊上发表过任何论文。
那么在保证模型质量的前提下，只拿建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，只拿目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，底薪的销如金融、底薪的销互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
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1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，底薪的销但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，售岗由于原位探针的出现，售岗使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。
年轻（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
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