有趣的是，王先当激发被切换到600 nm时，由于超低的不可饱和损耗，在1-3 L PdSe2的调制深度（αs）分别为32％，27％和24％，大大超过了其他传统的2D材料。

然后，生最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。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，乐购如金融、乐购互联网用户分析、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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