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，中原质制氢如金融、中原质制氢互联网用户分析、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。
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【成果简介】文章作者Liu Liang及ZhouChenghang介绍该研究成果摆脱了上述限制，风光通过磁控溅射外延生长的重金属/铁磁（HM/FM）异质结L11 CuPt/CoPt可直接实现无外磁场辅助的电流驱动磁化翻转。文章的合作单位包括新加坡国立大学，电兆法国艾克斯-马赛大学-马赛纳米科学中心。
【图文导读】图一，瓦级晶体结构与对称性分析(a)L11CuPt(CoPt)的晶体结构示意图(b)L11结构面内的对称性分析(c)L11CuPt(CoPt)的STEM图像图二，瓦级对称性相关的无外场磁化翻转(a)L11CuPt(CoPt)器件示意图(b)电流流动方向对应晶格方向示意图(c)反常霍尔效应曲线(d)电流流动方向对应的磁化翻转效率(e)电流流动方向对应的磁化翻转曲线图三，对称性相关的有效场(a)样品一阶与二阶霍尔信号(b,c)电流流动方向对应的面内有效场(d-i)电流流动方向对应的面外有效场图四，CuPt/CoPt面外转矩的理论模型(a)无外场时的面内转矩与面外转矩的稳定性计算(b-e)电流流动方向对应的面内转矩与面外转矩示意图图五，CuPt/CoPt柱状样品的磁化翻转(a)CuPt/CoPt柱状样品示意图(b) 样品反常霍尔效应曲线(c)样品无外场磁化翻转曲线(d-k)样品在正负22 mA电流下的MOKE图【小结】在材料研究上，本文首次实现了基于HM/FM双层结构的无外场的磁化翻转，朝着完全基于电控磁存储器迈进了重要的一步。自2008年，膜电已获得由世界上最大的硬盘公司美国希捷公司超过100万美元的赞助，膜电并获得新加坡科学技术部，教育部和国家研究基金会超过1200万新加坡元的赞助。