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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，达斯的衣如金融、达斯的衣互联网用户分析、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。给耐广告图9显示了TEM和SAED测试结果。
克打图3显示了上述四种材料的mapping测试图。阿迪图6为该活性炭的电化学性能测试结果。
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