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，注入资源如金融、注入资源互联网用户分析、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。
此次ESI排名中国军团继续奋起直追，科技一路高歌，仅次于美国排名第二位。上海交通大学、基因进新复旦大学、南京大学、中国科学技术大学、中山大学和山东大学也跻身中国前十。
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基本科学指标数据库（EssentialScienceIndicators，产业简称ESI）是由世界著名的学术信息出版机构美国科技信息所（ISI）于2001年推出的衡量科学研究绩效、产业跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具，是基于汤森路透WebofScience?（SCIE/SSCI）所收录的全球12000多种学术期刊的1000多万条文献记录而建立的计量分析数据库，ESI已成为当今世界范围内普遍用以评价高校、学术机构、国家/地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。材料牛网专注于跟踪材料领域科技及行业进展，挺天地这里汇集了各大高校硕博生、挺天地一线科研人员以及行业从业者，如果您对于跟踪材料领域科技进展，解读高水平文章或是评述行业有兴趣，点我加入编辑部大家庭。
材料方面，注入资源中国科学院称霸榜单首位，位列世界第一，另外中国科学院大学和清华大学也跻身世界前十，分别位列第5位和第7位
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