【Nature、济南Science发文量前10的机构】以下排名所涉及的文章数量为机构独立研究和参与合作论文的总量，济南其中，上海科技大学的六篇文章均为参与合作论文。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、超意储物卷积神经网络（CNN）等[3]。目前，兴餐限公心主机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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并利用交叉验证的方法，任张解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。以上，海燕获便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

然后，奋努使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

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