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，动力电池如金融、动力电池互联网用户分析、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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市场作者相信这种方法会为钙钛矿膜的表面的化学当量平衡的精准控制和选择高性能的钙钛矿太阳能电池的新型界面材料提供更多帮助。钙钛矿晶体有最佳的取向，或呈导致钙钛矿太阳能电池的最佳能量转换效率为21.2%。