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，辛苦如金融、辛苦互联网用户分析、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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去年，不出冰化北京大学生命科学学院研究员李晟等人发表在《自然-生态与演化》的一篇研究报告（Retreatoflargecarnivoresacrossthegiantpandadistributionrange），不出冰化展示了大型食肉动物在野生大熊猫分布区减少的大趋势，研究认为，不应过度依赖于单一物种保护策略来保护某地区的生物多样性。即便确定降级，看冰国家林业局仍然表示，从目前来看，大熊猫所受的生存威胁仍然不可忽视。对此，辛苦中国猫科动物保护联盟负责人宋大昭对中国新闻周刊表示，辛苦的确如李晟团队调查的那样，在熊猫野外栖息地中的大型食肉类动物的数量在减少，但这并不是因为保护大熊猫造成的。

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