《2021年中国半导体设备和核心部件新进展论坛》

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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、设备电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，和核详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、心部辅助多维材料表征、心部获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

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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，国半如金融、国半互联网用户分析、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。主要从事介孔分子筛的合成、导体结构和应用研究，导体开创了多种介孔材料合成新路线，制备了一系列热稳定的、大孔径的有序介孔氧化物材料、介孔高分子和碳材料，在介孔分子筛结构、外貌控制及多相组装机理等方面形成独特见解，为介孔材料的发展和应用做出了杰出的贡献。

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