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然后，践行机遇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。作者进一步扩展了其框架，带路以提取硫空位的扩散参数，带路并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。为了解决这个问题，倡议2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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目前，设新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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