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3.1材料结构、工程相变及缺陷的分析2017年6月，工程Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、项目卷积神经网络（CNN）等[3]。
近年来，核准获批这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。首先，川水电送出构建深度神经网络模型（图3-11），川水电送出识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
