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活中这样当我们遇见一个陌生人时。经过计算并验证发现，也能拥在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

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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，活中如金融、活中互联网用户分析、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。并利用交叉验证的方法，也能拥解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、独处3-6所示。

基于此，时光本文对机器学习进行简单的介绍，时光并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。ESI针对22个专业领域，居生通过论文数、居生论文被引频次、论文篇均被引频次、高被引论文、热点论文和前沿论文等6大指标，从各个角度对国家/地区科研水平、机构学术声誉、科学家学术影响力以及期刊学术水平进行全面衡量。

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本次除了ESI的排名外，独处科睿唯安还公布了各学科期刊的排名情况，独处统计结果是从2007年1月1日至2017年12月31日在WebofScience数据库的SCI、SSCI收录期刊上发表的论文，统计分析出共有6724种期刊进入ESI全球前50%。Chemistry 化学领域MaterialsScience材料科学本文由材料人学术组Allen供稿，时光材料牛整理编辑。