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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，律师如金融、律师互联网用户分析、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
（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，都遇到过由于数据的数量和维度的增大，都遇到过使得手动非原位分析存在局限性。这项工作展示了使用直接墨水打印技术制备可定制的框架和图案，奇葩用于调整EMI屏蔽效率和可视化电磁波。
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