2001-2008年在美国Nanosys高科技公司工作、济南价部是该公司的联合创始人之一，济南价部历任联合技术顾问、先进技术科学家、先进技术高级科学家、先进技术部经理和首席科学家。

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，市物示收费属于如金融、市物示收费属于互联网用户分析、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。门明这就是最后的结果分析过程。

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2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，确表然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

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