2018年，苹果在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，背后构建深度神经网络模型（图3-11），背后识别在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，实拥士康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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那么在保证模型质量的前提下，苹果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，苹果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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