冠军荣誉的背后，颗引是日复一日艰苦的训练和超乎常人的毅力，是不忘初心的理想信念和势如破竹的拼搏精神。

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2018年，头脑在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]。基于此，风暴本文对机器学习进行简单的介绍，风暴并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

首先，颗引构建深度神经网络模型（图3-11），颗引识别在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。

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