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，辽宁如金融、辽宁互联网用户分析、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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材料图十一柔性锂空气电解质（a）具有GPE的纤维状LAB的照片。有限亿千图八柔性锌空气聚合物电解质（a）水凝胶聚合物电解质溶液的合成过程的照片。