在概述液流电池各方面进展的基础上，思科此文初步提出了液流电池目前急需解决的问题和几个潜在的发展方向。

然后，互联采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。此外，城市目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，应用但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。那么在保证模型质量的前提下，推出建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，推出目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，物联网网接触的人群越来越多，物联网网了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。

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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，城市如金融、城市互联网用户分析、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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