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，南方年总如金融、南方年总互联网用户分析、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。

具有磁阻挫特性的组分更靠近富氯组分，电网其中，阻挫因子最大的组分为CrCl2.55Br0.45，并进一步通过DFT计算得以验证。今天，公司工作咱就来聊聊二维范德华磁性材料体系带来的新突破。

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，召开应该是来自材料的本征特性。本内容为作者独立观点，部各部门不代表材料人网立场。汇报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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