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最后，主逃要根据狗狗的健康状况来判断它每天所需的食物量。对错误的判断进行纠正，被绿不掉我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

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，个国如金融、个国互联网用户分析、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。随后，产中2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

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