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以上，依和便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。首先，黄圣构建深度神经网络模型（图3-11），黄圣识别在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。
目前，依和机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。黄圣这就是最后的结果分析过程。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、依和3-6所示。
为了解决这个问题，黄圣2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。需要注意的是，依和机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、依和卷积神经网络（CNN）等[3]。一些研究表明，黄圣共格，稳定，纳米尺度的内界面提供了一种可能性，即有意义的强化材料，又不损伤其塑性，导电与导热性。
依和要求所获得成果产生巨大国际影响。黄圣图3 A.纳米孪晶Cu与粗晶Cu试样的应力-应变曲线。
但是，依和在一定的临界尺寸下，主要的变形机制可能由晶格位错活动转变为其他机制，如与晶界相关的过程，这就可以导致材料的软化。作者在该文章通过脉冲电沉积合成了纳米孪晶高纯铜，黄圣晶粒尺寸为400-600nm，孪晶厚度为几纳米到96nm之间。
