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，打破电网电力如金融、打破电网电力互联网用户分析、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。

广州猫咪收容一直以来都致力于猫咪的救助和保护，垄断并且倡导公众参与，垄断让更多的人参与到猫咪的救助和保护中来，共同为所有的猫咪营造一个安全、健康、舒适的家。广州猫咪收容有一支训练有素的工作人员，配网他们会把被收容的流浪猫进行基本的疫苗接种，配网给猫咪检查、治疗疾病，以及进行基本的社交训练，让猫咪更容易被领养，让它们有一个温暖的家。

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图四、促进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，改革将新型的全场X射线compton散射成像（X-rayComptonscatteringimaging,XCS-I）与互补XCT相结合，改革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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