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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，全球如金融、全球互联网用户分析、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。
首套示范利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。那么，绿氢零碳流化这又双叒叕的知名期刊撤稿事件又源自什么呢？二、绿氢零碳流化NatureCatalysis撤稿时间线 2019年7月8日，PubPeer上首次被质疑2019年7月10日，CNRS的研究人员在PubPeer上继续质疑，并发布在社交媒体2020年6月25日，NatureCatalysis发布编辑部关切要点：图4f计时电流曲线的噪声重复，作者告知编辑部其原始数据不可得，作者提供了新的实验数据来支持这一发现，期刊目前正在与独立的专家协商，进一步调查这一问题。
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