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，小清如金融、小清互联网用户分析、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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Nat.Nanotechnol.13,549–553(2018).）进一步的元素和形貌表征（图5c）揭示了这一现象的产生并非原子化学无序，道开应该是来自材料的本征特性。本内容为作者独立观点，挖基不代表材料人网立场。本完之前的报道主要集中于双层二维样品中（Nature546,270–273(2017)。

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根据Mermin-Wagner定理，开建二维范德华磁体的单原子层的磁性特征是由SOC作用和磁各向异性决定的，开建后者则主要同化合物组成中的磁性原子相关，因而大量的研究主要集中于通过改变化合物的磁性原子来实现对材料磁态的调控。

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