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防疫标记表示凸多边形上的点。另外7个模型为回归模型，物资预测绝缘体材料的带隙能（EBG），物资体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
在数据库中，专属根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、通道无监督学习、半监督学习以及强化学习。Ceder教授指出，东人可以借鉴遗传科学的方法，东人就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
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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，开辟如金融、开辟互联网用户分析、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。
防疫图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。为了应对智能电视的普及，物资智能盒子厂商也在积极探索与其他智能家居设备相连接，将应用场景从家庭娱乐扩展到视频、办公、教育、健身等场景。
电视智能化导致盒子市场萎缩，专属创新场景盒子开始兴起受电视智能化程度不断提升的影响，与电视强相关性的智能盒子正在进入夕阳阶段。随着国内消费升级，通道同时智能盒子市场的规范化，通道国内智能盒子的品质也在走向高端化、精品化，中高端的智能盒子市场份额不断提升，主攻中高端市场的当贝是TOP4品牌中唯一实现环比增长的厂商，销量环比增长22%。
作为国内智能盒子高端市场第一品牌，东人当贝在300元价格段以上中高端市场排名第一，占据超三成份额。腾讯和天猫分列榜单第二、买药三位，占比为15.0%和11.3%，环比均下降0.8个百分点。
