深度學(xué)習(xí)算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、統(tǒng)通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等[3]。圖3-11識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，家強(qiáng)檢如金融、家強(qiáng)檢互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。此外，額定作者利用高斯擬合定量化磁滯轉(zhuǎn)變曲線的幅度，額定結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)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。

然而，功率過國實驗產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量、種類、準(zhǔn)確性和速度成階梯式增長，使傳統(tǒng)的分析方法變得困難。1前言材料的革新對技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有非常重要的作用，代單堆系但是傳統(tǒng)開發(fā)新材料的過程，都采用的試錯法，實驗步驟繁瑣，研發(fā)周期長，浪費資源。

統(tǒng)通這就是最后的結(jié)果分析過程。

【引語】干貨專欄材料人現(xiàn)在已經(jīng)推出了很多優(yōu)質(zhì)的專欄文章，家強(qiáng)檢所涉及領(lǐng)域也正在慢慢完善。因此研究者們提供了一個完整的工具包，額定其中包括多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化（用于設(shè)計綜合）和多材料按需按需三維打印，額定以制造復(fù)雜的執(zhí)行器（106設(shè)計尺寸）。

功率過國這項研究提出了一種利用電容器邊緣效應(yīng)對分辨率為100μm的液體進(jìn)行構(gòu)圖的新穎方法?；罨膲弘姵牧系淖罱K電壓響應(yīng)可以通過施加應(yīng)力來選擇性地抑制，代單堆系逆轉(zhuǎn)或增強(qiáng)。

已經(jīng)證明，統(tǒng)通連續(xù)垂直打印速度超過每小時430毫米，體積吞吐量為每小時100升，并且已經(jīng)能夠打印由硬塑料，陶瓷前體和彈性體制成的概念結(jié)構(gòu)。該技術(shù)適用于多種水凝膠，家強(qiáng)檢克服了現(xiàn)有技術(shù)的局限性。