(c)图b中STS的针尖位置对应的STM形貌（用加号标记），贵州实验dI/dV图与不同终态相应的理论LDOS对比：分别为与终态3、UTB、终态2、OTB和终态1。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：省首原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。2018年，座加在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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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，省首如金融、省首互联网用户分析、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。座加阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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