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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，当好如金融、当好互联网用户分析、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。近年来，改革这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
此外，试验随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、田坚卷积神经网络（CNN）等[3]。为了解决这个问题，南网2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
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然而，当好二维材料的原子级厚度使得其合成很大程度上依赖于基底的表面性质，当好因此目前大多数制备块体单晶的方法都无法用来制造大尺寸二维半导体单晶。综合研究成果，改革作者认为该工作为范德华二维半导体的工业化提供了新的思路和可能性。
【引言】在硅电子技术中实现对二维范德华半导体的集成通常要求生产大规模、试验均一以及高度晶化的薄膜。【成果简介】针对这一问题，田坚北京大学的叶堉（通讯作者）等人通过固固相转变和重结晶过程，田坚开发了一种二维单晶的无缝外延生长法，可在非晶绝缘基底上成功制备晶圆级范德华2H二碲化钼半导体。
