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目前，道德的边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。另外7个模型为回归模型，道德的边预测绝缘体材料的带隙能（EBG），道德的边体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。道德的边这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

因此，道德的边2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。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，道德的边如金融、道德的边互联网用户分析、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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艾格表示，道德的边皮克斯、漫威和星球大战是自有流媒体服务Disney+非常重要的组成部分。在近期的财报电话会议上，道德的边艾格透露，迪士尼正在探索与Netflix的合作关系，可能会在其流媒体服务上看到不同的迪士尼作品。