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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，化转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。因此，工信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。
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学山新基型2005年入选中国科学院百人计划。2001-2008年在美国Nanosys高科技公司工作、数字是该公司的联合创始人之一，数字历任联合技术顾问、先进技术科学家、先进技术高级科学家、先进技术部经理和首席科学家。
【常在Nature、化转Science上发文的团队】1.中科院金属所卢柯卢柯院士作为作为一名杰出的材料科学家，他的成长史充满了传奇的色彩。【Nature、工信Science发文量前10的机构】以下排名所涉及的文章数量为机构独立研究和参与合作论文的总量，工信其中，上海科技大学的六篇文章均为参与合作论文。