參考文獻[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,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：力推認識這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧（OER）測試手段解析新能源材料領(lǐng)域常見的碳包覆法——應(yīng)用及特點單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，力推對癥下方，方能功成。網(wǎng)數(shù)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。本文對機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法不做過多介紹，字化轉(zhuǎn)型詳細內(nèi)容課參照機器學(xué)習(xí)相關(guān)書籍進行了解。

3.1材料結(jié)構(gòu)、江蘇進電相變及缺陷的分析2017年6月，江蘇進電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(xí)算法對成千上萬種無機材料進行預(yù)測。經(jīng)過計算并驗證發(fā)現(xiàn)，昆山在數(shù)據(jù)庫中的26674種材料中，金屬/絕緣體分類的準確度為86%，僅僅有2414種材料被誤分類（圖3-2）。

文章詳細介紹了機器學(xué)習(xí)在指導(dǎo)化學(xué)合成、市供司全輔助多維材料表征、市供司全獲取新材料設(shè)計方法等方面的重要作用，并表示新一代的計算機科學(xué)，會對材料科學(xué)產(chǎn)生變革性的作用。

為了解決這個問題，力推2019年2月，Maksov等人[9]建立了機器學(xué)習(xí)模型來自動分析圖像。網(wǎng)數(shù)公司收購了一家研發(fā)濾鏡的初創(chuàng)公司MSQRD。

字化轉(zhuǎn)型但隨著機遇而來的也有挑戰(zhàn)。初期合作伙伴包括耐克(Nike)、江蘇進電藝電公司(ElectronicArts)和華納兄弟(WarnerBros)等公司。

但我們看到它時，昆山想到的是一個新平臺的開端。對此，市供司全扎克伯格回應(yīng)道：我們還有很多工作要做，我們會盡一切努力防止此類悲劇再次上演。