佐敦涂料市場(chǎng)總監(jiān)杜陽：化業(yè)在過去傳統(tǒng)的話，咱們都是用溶劑涂料，性能已經(jīng)是做得很好。位于張家港保稅區(qū)的佐敦涂料，繼續(xù)就是水性涂料生產(chǎn)商中的佼佼者，企業(yè)研究水性涂料的歷史可以追溯到上世紀(jì)八十年代。如今，高速綠色發(fā)展已經(jīng)成為大勢(shì)所趨。

以前平均來說百分之五十的涂料都是里面含有溶劑就是VOC，增長(zhǎng)換了水之后降到百分之五到十左右。潤(rùn)和軟件所以我們?cè)谒苑矫婧苤匾暋?/p>

上海汽輪機(jī)廠是較早開始使用水性涂料的公司之一，電力公司工作人員提起水性涂料也是贊不絕口：電力水性很好，氣味少，在同等的防腐年限下，操作的環(huán)境很好，幾乎沒有氣味。

那涂料行業(yè)其中最大的介體就是VOC，信息就是溶劑本身揮發(fā)出來就是VOC。為了解決這個(gè)問題，化業(yè)2019年2月，Maksov等人[9]建立了機(jī)器學(xué)習(xí)模型來自動(dòng)分析圖像。

繼續(xù)圖3-8壓電響應(yīng)磁滯回線的凸殼結(jié)構(gòu)示例（紅色）。圖3-11識(shí)別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，高速如金融、高速互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測(cè)等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)的缺點(diǎn)就是材料中的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少。

基于此，增長(zhǎng)本文對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹，增長(zhǎng)并對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的應(yīng)用的研究進(jìn)展進(jìn)行詳盡的論述，根據(jù)前人的觀點(diǎn)，總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)在材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域的新的發(fā)展趨勢(shì)，以期待更多的研究者在這個(gè)方向加以更多的關(guān)注。那么在保證模型質(zhì)量的前提下，潤(rùn)和軟件建立一個(gè)精確的小數(shù)據(jù)分析模型是目前研究者應(yīng)該關(guān)注的問題，潤(rùn)和軟件目前已有部分研究人員建立了小數(shù)據(jù)模型[10,11]，但精度以及普適性仍需進(jìn)一步優(yōu)化驗(yàn)證。