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，没本马如金融、没本马互联网用户分析、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。
导电性提高的主要原因是孪晶界不同于传统晶界，事帮其对分散电子的能力较弱，从而对导电性的损害较小。一些研究表明，见马共格，稳定，纳米尺度的内界面提供了一种可能性，即有意义的强化材料，又不损伤其塑性，导电与导热性。
1.2纳米孪晶（3篇）（1） Lu,L.,Shen,Y.F.,Chen,X.H.,Qian,L.H.Lu,K.Ultrahighstrengthandhighelectricalconductivityincopper. Science 304,422–426(2004)就像塑性和强度不可兼得一样，化腾金属材料中，化腾导电性与强度也是相互掣肘的。存在于TBs处的位错和晶界一起主导塑性变形，没本马而非位错滑移穿过TBs。在FCC的超细晶金属中，事帮当孪晶的片层间距减少到纳米级别时，就会形成纳米孪晶。
位错同样可以与孪晶发生反应，见马1/2[101] →1/6[1-21]+1/3[111],位错与孪晶的反应既可以强化合金，又可以提高合金的塑性。（2）L.Lu,X.Chen,X.Huang,K.Lu.RevealingtheMaximumStrengthinNanotwinnedCopper，化腾SCIENCEVOL32330JANUARY2009金属材料的强度主要来源于晶界对位错的阻碍作用，化腾这就导致纳米晶金属的塑性变形很困难。
但是，没本马在一定的临界尺寸下，主要的变形机制可能由晶格位错活动转变为其他机制，如与晶界相关的过程，这就可以导致材料的软化。
图2金属强度的增加是以粗晶金属的均匀塑性变形或纳米晶金属均匀细化(NG)的塑性为代价的，事帮并遵循一个典型的香蕉形曲线(蓝线)。郭台铭表示，见马2020年东京奥运会要用8K屏幕转播，日本正在集国家所有力量推动8K技术。
因此，化腾对于基础强大的制造业来说，+互联网就会如虎添翼。第三届世界互联网大会，没本马鸿海集团董事长郭台铭在接受网易科技等媒体采访时透露了8K电视的发展规划：2019年之前将会实现量产。
在展会上，事帮富士康科技集团带来了智能制造、工业互联网的展示。而现在可以将富士康历年来积累下的经验，见马通过人工智能和深度学习、计算机等工具，更新数据库，可以进一步改善公差这个问题。
