【Nature、前因编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，前因编其中，上海科技大学的六篇文章均为参与合作论文。

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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，前因编如金融、前因编互联网用户分析、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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