图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：长期原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

深圳森力霸是一家门窗五金配件的集成供应商，用杂在过去三十多年的发展历程中，用杂深圳森力霸致力于研制符合大众消费者使用的高端门窗五金配件，持续为门窗行业提供先进的门窗五金解决方案。作为本次铝门窗幕墙新品展的受邀展商之一，粮代深圳森力霸将会展示其在高端门窗五金配件领域潜心研发的具备行业前瞻性和技术颠覆性的最新产品技术，粮代进一步提升自身品牌知名度。

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近日，粮代希米洛门窗在中国十大品牌评选活动中斩获中国十大门窗品牌和中国十大高端门窗品牌两项荣誉称号。

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2018年，何影在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]。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，长期详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

此外，用杂目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系图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，粮代如金融、粮代互联网用户分析、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。