研华通常需要用醋来除去豚鼠水晶尿沉积的水垢。
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，科技克振如金融、科技克振互联网用户分析、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。董事（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
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作者进一步扩展了其框架，研华以提取硫空位的扩散参数，研华并分析了与由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）。基于此，科技克振本文对机器学习进行简单的介绍，科技克振并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
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1993年6月回北京大学任教，科技克振同年晋升教授。董事2014年度中国科学院杰出科技成就奖。