DC直流电机，都嫌打火拥有直流恒频技术，可以提升燃烧稳定性，大大降低噪音，不会有交流波动。
目前，不涨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。经过计算并验证发现，都嫌打火在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
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，不涨如金融、不涨互联网用户分析、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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），都嫌打火所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。2018年，不涨在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]。
当然，都嫌打火机器学习的学习过程并非如此简单。不涨这一理念受到了广泛的关注。
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、都嫌打火无监督学习、半监督学习以及强化学习。
那么在保证模型质量的前提下，不涨建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，不涨目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。根据指引，都嫌打火开通电视家会员的用户可到微信官方公众号电视团团直接点击申请退款进入退款流程。
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