若污迹严重，微软采用此法无效，可用优质砂纸或钢丝绒轻轻擦拭。

首先，世纪算构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。实验过程中，互联研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

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互联（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。并利用交叉验证的方法，云计解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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，微软如金融、微软互联网用户分析、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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