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機器學(xué)習在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，城市如金融、城市互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測等相比，材料科學(xué)利用機器學(xué)習算法進行預(yù)測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。配電這就是最后的結(jié)果分析過程。網(wǎng)建（f,g）靠近表面顯示切換過程的特寫鏡頭。

隨后開發(fā)了回歸模型來預(yù)測銅基、國網(wǎng)鐵基和低溫轉(zhuǎn)變化合物等各種材料的Tc值，國網(wǎng)同樣取得了較好結(jié)果，利用AFLOW在線存儲庫中的材料數(shù)據(jù)，他們進一步提高了這些模型的準確性。近年來，推進這種利用機器學(xué)習預(yù)測新材料的方法越來越受到研究者的青睞。

Ceder教授指出，世界設(shè)可以借鑒遺傳科學(xué)的方法，世界設(shè)就像DNA堿基對編碼蛋白質(zhì)等各種生物材料一樣，用材料基因組編碼各種化合物，而實現(xiàn)這一編碼的工具便是計算機的數(shù)據(jù)挖掘及機器學(xué)習算法等。

3.1材料結(jié)構(gòu)、城市相變及缺陷的分析2017年6月，城市Isayev[4]等人將AFLOW庫和結(jié)構(gòu)-性能描述符聯(lián)系起來建立數(shù)據(jù)庫，利用機器學(xué)習算法對成千上萬種無機材料進行預(yù)測。張闊在蹦床項目上不斷突破、配電勇于追求，被公認為實力與天分兼?zhèn)涞捏w育健將。

依靠現(xiàn)代化生產(chǎn)基地、網(wǎng)建全自動生產(chǎn)設(shè)備、網(wǎng)建成熟精湛生產(chǎn)工藝，以及創(chuàng)新技術(shù)人才等綜合實力，領(lǐng)航者家居竭力為玄關(guān)、餐廳、客廳、陽臺、臥室、兒童房、多功能房及廚房這八大空間提供系統(tǒng)定制方案。領(lǐng)航者家居，國網(wǎng)隸屬于佛山市領(lǐng)航者定制家具有限公司，是一家高舉全屋定制旗幟，集產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)于一體的大型現(xiàn)代化強企。

在參加的眾多比賽中，推進張闊印象最深刻的是2017年蹦床世錦賽，這是張闊的高光時刻。2023年，世界設(shè)領(lǐng)航者家居將繼續(xù)秉承更高、更快、更強的企業(yè)準則，攜手世界冠軍不斷銳意進取。