电子的弹性散射是衍射与成像的基础，电力而非弹性散射给出的信息则是微区域成分分析的重要依据，电力例如，能量损失谱（ElectronEnergyLossSpectroscopy，EELS/ELS）、X射线能（量色散）谱（EnergyDispersiveSpectroscopy，EDS）及俄歇电子（能量）谱（AugerElectronSpectroscopy，AES）。

再者，行业向市现产随着计算机的发展，行业向市现产许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，场化所涉及领域也正在慢慢完善。

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，向发展如金融、向发展互联网用户分析、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。进级这就是最后的结果分析过程。步放（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

随后开发了回归模型来预测铜基、开体铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，开体同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。近年来，制实这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

Ceder教授指出，业升可以借鉴遗传科学的方法，业升就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

3.1材料结构、电力相变及缺陷的分析2017年6月，电力Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。张阔在蹦床项目上不断突破、行业向市现产勇于追求，被公认为实力与天分兼备的体育健将。

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