以上，布局便是本人對機器學(xué)習(xí)對材料領(lǐng)域的發(fā)展作用的理解，如果不足，請指正。圖2-1?機器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程流程圖為了通俗的理解機器學(xué)習(xí)這一概念，年術(shù)突舉個簡單的例子：年術(shù)突當(dāng)我們是小朋友的時候，對性別的概念并不是很清楚，這就屬于步驟1：問題定義的過程。布局這一理念受到了廣泛的關(guān)注。

就是針對于某一特定問題，年術(shù)突建立合適的數(shù)據(jù)庫，年術(shù)突將計算機和統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科結(jié)合在一起，建立數(shù)學(xué)模型并不斷的進行評估修正，最后獲得能夠準(zhǔn)確預(yù)測的模型。圖3-1機器學(xué)習(xí)流程圖圖3-2?數(shù)據(jù)集分類圖圖3-3???????????????????????圖3-3?帶隙能與電離勢關(guān)系圖圖3-4?模型預(yù)測數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)的對比曲線2018年Zong[5]等人采用隨機森林算法以及回歸模型，布局來研究超導(dǎo)體的臨界溫度。

首先，年術(shù)突構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（圖3-11），年術(shù)突識別在STEM數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的破壞晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的實驗中找到各種類型的原子缺陷。

深度學(xué)習(xí)算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、布局卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等[3]。隨著帶寬變得越來越寶貴、年術(shù)突頻譜繼續(xù)縮水，8K這種廣播電視形式的實現(xiàn)難度會變大。

你甚至可以從For-A那里獲取一個8K測試生成系統(tǒng)，布局而日本控制系統(tǒng)、NEC、JVR以及佳能等其他公司也在加速進行8K方面的研發(fā)。去年夏天，年術(shù)突NHK在巴西使用池上的第四代SHK-810攝像機轉(zhuǎn)播了里約奧運會。

近五年來，布局池上、日立以及RED等公司已經(jīng)在全球各類展會上展示了8K攝像機。在8K制作中，年術(shù)突我們必須考慮存儲的空間和成本，8K視頻獲取的成本與所需的存儲空間直接相關(guān)，這也需要細(xì)致的資源配置。