[博海拾贝1126]机械飞升

实验过程中，博海研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

拾贝（e）分层域结构的横截面的示意图。机械（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

【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，飞升所涉及领域也正在慢慢完善。首先，博海构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，拾贝详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

首先，机械构建深度神经网络模型（图3-11），机械识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，飞升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。

2018年，博海在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]。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），拾贝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）。隐藏式的埋线，机械干净利落，航空铝合金边框，结实耐用，镂空型底座，优雅大方。

音质方面，飞升雷鸟系列电视采用与Popular系列P2同样的海螺音响，支持DOLBY、DTS双解码技术。屏幕采用了新一代的超薄量子膜技术，博海色彩覆盖率达到110%，能够精准呈现10.7亿种色彩，搭载全生态HDR，支持行业最高标准DOLBYVision同时兼容HDR10。

发布会上，拾贝TCL还发布了全新互联网品牌雷鸟电视，产品尺寸从32吋覆盖到55吋，其中雷鸟I55与雷鸟I55C最为瞩目。产品采用一体式设计，机械简单时尚。