重庆也有传说海的那一边就是巨人国度。

首先，加快构建深度神经网络模型（图3-11），加快识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，布局如金融、布局互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

此外，源产业推用燃Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。广使图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。参考文献[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]周子扬,电子世界,(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.往期回顾：料电认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，料电对症下方，方能功成。

2018年，池汽车在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，重庆但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

最后我们拥有了识别性别的能力，加快并能准确的判断对方性别。

布局利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。其中，源产业推用燃宝马的激光车灯色温达5500至6000K，这是国际车灯标准允许的最高色彩温度。

研究表明，广使激光照明是在多种场景下用激光代替白光LED，广使实现公共照明、显示照明、投影成像等功能，激光投影小型化还可以催生手机投影等消费电子应用。此外，料电激光车灯还是智能车灯的最佳载体，比如智能矩阵车灯和动态车灯技术通过激光可以更好地实现。

以增速267%计算，池汽车2020年的激光车灯市场规模或将可以达到35亿美元。激光车灯在亮度、重庆能耗和外形设计等方面，重庆都具有巨大优势，虽然现阶段制造成本较高，但量产工艺已经接近成熟，预期成本下降后渗透率会迅速扩大，并成为汽车照明市场的重要组成。