(A)用于制造GNM/SWNT复合膜的方法的示意图. (B) GNM/SWNT复合膜悬浮在具有16个孔（直径1mm）的多孔PDMS基底上的照片.(C)在(B)中单孔的SEM图.(D)将(C)中所选红色区域的放大SEM图像.(E)GNM/SWNT复合膜的TEM图像.(F)CVDG，贵州G/SWNT，贵州GNM/SWNT和SWNT膜的拉曼光谱.(G和H)在O2等离子体蚀刻10秒后，石墨烯(G)和GNM(H)的像差校正的STEM图像。
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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：贵州原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。省电（e）分层域结构的横截面的示意图。
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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，场分如金融、场分互联网用户分析、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。由德国图书馆、价格大学、研究机构组成的联合战线——ProjektDEAL联盟，数年之前就与Elsevier展开了谈判。
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