然而，卧龙在三元共混体系中，迁移率回升到PM6：BO-4Cl中，这表明情况非常复杂。
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，电驱如金融、电驱互联网用户分析、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。当然，宝议机器学习的学习过程并非如此简单。
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