2018年，源于在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

首先，小题构建深度神经网络模型（图3-11），小题识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。此外，源于随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

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源于阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。为了解决上述出现的问题，小题结合目前人工智能的发展潮流，小题科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

那么在保证模型质量的前提下，源于建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，源于目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

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