我26了，一事无成，求个人给我人生指条明路

相遇不易，事无生合作更是缘分，且行且珍惜。

目前，条明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。事无生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。

因此，条明2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。一旦建立了该特征，事无生该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、条明卷积神经网络（CNN）等[3]。

【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，事无生所涉及领域也正在慢慢完善。为了解决上述出现的问题，条明结合目前人工智能的发展潮流，条明科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，事无生但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，条明然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。近期，事无生以巧学伴和宝得利为代表的新兴品牌推出主打学习的教育盒子，囊括了丰富的教育内容。

主攻高端市场的当贝表现亮眼，条明销量环比增长22%，销量排名第四。未来，事无生更为细分、更为专业、差异化于电视传统功能的场景盒子才有机会获得一席之地。

小米依旧位列榜首，条明但市场份额较上月下降1.9个百分点，其中小米盒子4S表现出色。电视智能化导致盒子市场萎缩，事无生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