深度學(xué)習是機器學(xué)習中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的擴展，期間它是機器學(xué)習的第二個階段--深層學(xué)習，深度學(xué)習中的多層感知機可以彌補淺層學(xué)習的不足。那么在保證模型質(zhì)量的前提下，場化建立一個精確的小數(shù)據(jù)分析模型是目前研究者應(yīng)該關(guān)注的問題，場化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一步優(yōu)化驗證。手段實施陰影區(qū)域表示用于創(chuàng)建凹度曲線的區(qū)域圖3-9分類模型精確度圖圖3-10（a~d）由高斯擬合鐵電體計算的凹面積圖。

歡迎大家到材料人宣傳科技成果并對文獻進行深入解讀，填谷投稿郵箱:[email protected].投稿以及內(nèi)容合作可加編輯微信：cailiaorenVIP.。圖3-5?隨機森林算法流程圖圖3-6超導(dǎo)材料的Tc散點圖3.2輔助材料測試的表征近年來，需求響由于原位探針的出現(xiàn)，需求響使研究人員研究鐵電疇結(jié)構(gòu)在外部刺激下的翻轉(zhuǎn)機制成為可能。

此外，國網(wǎng)作者利用高斯擬合定量化磁滯轉(zhuǎn)變曲線的幅度，國網(wǎng)結(jié)合機器學(xué)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，河北但是失敗的實驗數(shù)據(jù)擺放在那里彷佛變得并無用處。電力棕色箭頭：TEM表明縫隙增強拉曼探針存在于腫瘤組織內(nèi)。

ACSNano，期間2018）、期間分子層光學(xué)折射指數(shù)測量（Nanoscale,2017）、超光穩(wěn)定探針的合成和快速成像（ACSAppliedMaterialsInterfaces,2017;RSCAdvances，2018）等方面取得重大進展，同時也開展了基于縫隙增強拉曼探針的術(shù)中前哨淋巴結(jié)顯影（Biomaterials，2018）、術(shù)中拉曼檢測引導(dǎo)的熱化療協(xié)同治療晚期播散性卵巢癌（Small，2018）等相關(guān)醫(yī)學(xué)應(yīng)用研究。自2015年以來課題組已陸續(xù)在縫隙增強拉曼探針的合成調(diào)控（ChemicalCommunications，場化2015）、增強機理研究（NanoLetters，2015。

這些殘留的微小腫瘤灶通常是引起致死性復(fù)發(fā)和轉(zhuǎn)移的主要原因，手段實施尋找更精準的術(shù)中腫瘤成像技術(shù)和成像技術(shù)引導(dǎo)下的手術(shù)切除成為現(xiàn)階段研究的熱點和重點。因而，填谷無法在術(shù)中診斷和消除微小殘留腫瘤是癌癥手術(shù)中的一大難題。