依靠巨大的人口紅利，不掉中國成為全球最大的LED制造基地?？v觀LED產(chǎn)業(yè)鏈，交換機不難發(fā)現(xiàn)上中游芯片與封裝的自動化程度相對較高，而下游LED燈具組裝的自動化則比較薄弱。在國內(nèi)的LED照明生產(chǎn)中，全球引入全自動生產(chǎn)線的企業(yè)本就不多，全球僅限于木林森、歐普照明、立達信、陽光照明、得邦等十多家知名LED照明企業(yè)，且引入的數(shù)量還相當有限。

如今，第電在LED照明市場競爭日趨激烈的情況下，繼續(xù)沿用傳統(tǒng)人工生產(chǎn)模式已不合時宜，而引進LED燈具自動化生產(chǎn)線，能有效提高生產(chǎn)效率。根據(jù)目前LED行業(yè)市場走勢，款永2016年很可能會是中國經(jīng)濟繼續(xù)探底的一年。

此外，不掉自動化生產(chǎn)設(shè)備代替人工，不掉不僅可以減少人為因素的影響、提高產(chǎn)品的一次性通過率、保證產(chǎn)品品質(zhì)、提升產(chǎn)品競爭力，而且還能夠加快處理速度、提高精確度和可靠性、達到庫房面積和空間的有效利用、進一步降低企業(yè)的綜合成本。

但隨著LED照明價格與日俱減，交換機居高不下的人工成本給企業(yè)凈利潤帶來相當大的負擔，交換機且整個市場行情蕭條，致使企業(yè)利潤直線下滑，生存壓力急劇上升。此外，全球作者利用高斯擬合定量化磁滯轉(zhuǎn)變曲線的幅度，全球結(jié)合機器學習確定了峰/谷c/a/c/a?-?a1/a2/a1/a2域邊界上的鐵彈性增加的特征（圖3-10），而這一特征是人為無法發(fā)掘的。

雖然這些實驗過程給我們提供了試錯經(jīng)驗，第電但是失敗的實驗數(shù)據(jù)擺放在那里彷佛變得并無用處。再者，款永隨著計算機的發(fā)展，款永許多諸如第一性原理計算、相場模擬、有限元分析等手段隨之出現(xiàn)，用以進行材料的結(jié)構(gòu)以及性能方面的計算，但是往往計算量大，費用大。

文章詳細介紹了機器學習在指導化學合成、不掉輔助多維材料表征、不掉獲取新材料設(shè)計方法等方面的重要作用，并表示新一代的計算機科學，會對材料科學產(chǎn)生變革性的作用。然而，交換機實驗產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量、種類、準確性和速度成階梯式增長，使傳統(tǒng)的分析方法變得困難。