未來，理用更為細(xì)分、更為專業(yè)、差異化于電視傳統(tǒng)功能的場(chǎng)景盒子才有機(jī)會(huì)獲得一席之地。近期，戶到戶均以巧學(xué)伴和寶得利為代表的新興品牌推出主打?qū)W習(xí)的教育盒子，囊括了豐富的教育內(nèi)容。零售額為0.4億元，價(jià)情同比下降18.7%，環(huán)比增長(zhǎng)6.1%。

除此之外，浙江通過配備攝像頭盤活存量非智慧屏的智慧盒子、浙江聚焦差異化家庭娛樂功能的游戲盒子、搭載人工智能技術(shù)融入智能家居系統(tǒng)的語音盒子也開始興起。為了應(yīng)對(duì)智能電視的普及，月售智能盒子廠商也在積極探索與其他智能家居設(shè)備相連接，將應(yīng)用場(chǎng)景從家庭娛樂擴(kuò)展到視頻、辦公、教育、健身等場(chǎng)景。

未來，司代只有更為細(xì)分、更為專業(yè)、差異化于電視傳統(tǒng)功能的場(chǎng)景盒子才有機(jī)會(huì)獲得一席之地。

電視智能化導(dǎo)致盒子市場(chǎng)萎縮，理用創(chuàng)新場(chǎng)景盒子開始興起受電視智能化程度不斷提升的影響，與電視強(qiáng)相關(guān)性的智能盒子正在進(jìn)入夕陽階段。參考文獻(xiàn)[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子揚(yáng),電子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顧：戶到戶均認(rèn)識(shí)這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧（OER）測(cè)試手段解析新能源材料領(lǐng)域常見的碳包覆法——應(yīng)用及特點(diǎn)單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，戶到戶均對(duì)癥下方，方能功成。

經(jīng)過計(jì)算并驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，價(jià)情在數(shù)據(jù)庫中的26674種材料中，金屬/絕緣體分類的準(zhǔn)確度為86%，僅僅有2414種材料被誤分類（圖3-2）。然后，浙江采用梯度提升決策樹算法，建立了8個(gè)預(yù)測(cè)模型（圖3-1），其中之一為二分類模型，用于預(yù)測(cè)該材料是金屬還是絕緣體。

首先，月售利用主成分分析法（PCA）對(duì)鐵電磁滯回線進(jìn)行降噪處理，月售降噪后的磁滯曲線由（圖3-7）黑線所示，能夠很好的擬合磁滯回線所有結(jié)構(gòu)特征，解決了傳統(tǒng)15參數(shù)函數(shù)擬合精度不夠的問題（圖3-7）紅色。文章詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)在指導(dǎo)化學(xué)合成、司代輔助多維材料表征、司代獲取新材料設(shè)計(jì)方法等方面的重要作用，并表示新一代的計(jì)算機(jī)科學(xué)，會(huì)對(duì)材料科學(xué)產(chǎn)生變革性的作用。