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该类电池最大的优点就是极高的能量密度，电网电力大数较宽工作温度区间和超长的循环性能。

从实际应用来看，结合据助这些新型离子电池，无论是能量密度和充放电速度，都是这些电池的短板。力企这就是最后的结果分析过程。

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，工复如金融、工复互联网用户分析、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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、产分策卷积神经网络（CNN）等[3]。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，析决举个简单的例子：析决当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，云南业复但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。