若血气不足，数盾血液中的水分子便集结成惰性水(即四个氢分子和一个氧分子结合)不能通过细胞膜。

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因为生育后代是一件极危险的事情，研究猫咪为了保障自身的生命安全，向信赖的主人寻求庇护是很正常，且难得一遇。

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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，评审如金融、评审互联网用户分析、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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、数盾卷积神经网络（CNN）等[3]。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，技术架构举个简单的例子：技术架构当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，研究但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。