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，年辽宁鞍如金融、年辽宁鞍互联网用户分析、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。

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图四、直接XCS-I和XCT对正极中Li+化学成分的3D空间分布 ©2022TheAuthors（a-b）XCS-I结果显示了在充电/放电状态中在极三个深度区域的电子动量pz分布。作者首次开发了一种间断原位相关成像技术，用户将新型的全场X射线compton散射成像（X-rayComptonscatteringimaging,XCS-I）与互补XCT相结合，用户使用高能同步加速器源X射线束（115keV）穿透对低能X射线不透明的不锈钢电池外壳。

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