本质上是O2O的升级版，韩美实际上却始终围绕消费者为核心，提供了从材料源头到产品终端的服务闭环。

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，林国如金融、林国互联网用户分析、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。2018年，家植在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]。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，物园但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，标志它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，设计所涉及领域也正在慢慢完善。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，故事举个简单的例子：故事当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。我在材料人等你哟，韩美期待您的加入。

3.1材料结构、林国相变及缺陷的分析2017年6月，林国Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

此外，家植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。不过除了诸多市场差异化表现，物园两地市场还是有共同之处的――目前，物园两省对水性漆的推广力度都不大，远远不到发力的程度，在对水性漆的接受方面仍在摸索中。

他们表示，标志近两年艺术涂料能在福建省迅速推广开的原因可总结为：标志直击福建及江西涂料市场水性漆缺乏推广爆发力(图片来源网络)1、目前，泉州、晋江、石狮的经济在福建省乃至全国都位列前茅，当地消费者的消费水平越来越高，使得传统乳胶漆的单一色彩不能满足消费者的需求;2、乳胶漆同质化严重，各个经销商、企业都在寻求新的利润突破点;3、二次装修日益增多，重涂是块大蛋糕――立邦、多乐士都看到二次重涂的商机，可见重涂市场之大――大部分年轻消费者想尝试新的装修风格，而艺术涂料成为内墙涂装的首选。但确立了方向就要做下去，设计所幸经过前期大量的铺垫以及不遗余力的实践推广，设计目前大部分消费者都能认识到艺术涂料与传统涂料的不同，而色彩、质感、肌理等也成为了艺术涂料最大的卖点。

而与艺术涂料所受到的待遇不同的是，故事江西的硅藻泥品类近几年来突飞猛进，抢占了不少市场份额。而在品牌慢慢推广水性漆的过程中，韩美很多经销商把水性漆当做暴利产品来经营，导致水性漆的价格在福建一直居高不下，让消费者望而生畏。