NDM-FTENG第一层的（c）Voc、吨电池（d）Isc和（e）Qsc。

首先，燕山构建深度神经网络模型（图3-11），燕山识别在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。为了解决这个问题，石化2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

燃料（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。目前，氢累机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。利用k-均值聚类算法，计出根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，厂量创新详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。此外，吨电池作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，吨电池结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

此外，燕山随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

Ceder教授指出，石化可以借鉴遗传科学的方法，石化就像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。在互联网巨头如腾讯、燃料今日头条、燃料阿里、百度、京东等陆续推出企鹅号、头条号、UC订阅号、百家号及京东号等内容平台的同时，以知乎、果壳、逻辑思维为代表的创业公司也推出了知乎live、分答以及得到，进行着内容变现的尝试。

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2月15日，厂量创新微信方面对外证实，微信公众号付费订阅功能确实在推进中，已经在做测试，相信近期会和大家见面。在已经过去的2016年，吨电池内容创业成为互联网热词之一。