中瑞思创:物联网龙头步入二次提速发展阶段

武汉理工大学2017年张清杰、中瑞展阶张联盟两位老师评上院士，材料类院士总数已有4位。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、思创速卷积神经网络（CNN）等[3]。近年来，物联网龙这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

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，头步如金融、头步互联网用户分析、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。首先，次提利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，次提降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。为了解决上述出现的问题，中瑞展阶结合目前人工智能的发展潮流，中瑞展阶科学家发现，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。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：思创速原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。随后，物联网龙2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，头步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。

次提（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。注：中瑞展阶三星、中瑞展阶高通和谷歌曾于今年2月宣布结成XR联盟，LG总裁赵柱完（音译）也在今年7月举行的中长期业务战略新闻发布会上谈到XR时表示，当时正与几家公司接触并研究商业化的可能性。

司宏国表示，思创速LG在多个领域具有专长，而三星自从宣布与高通、谷歌合作以来，就已经取得了很多进展。司宏国对XR设备的前景表示看好：物联网龙我们认为2024年将是VR、AR设备的增长高峰年，未来2-5年是持续增长期。

高通技术公司副总裁兼XR部门总经理司宏国（HugoSwart）日前在美国毛伊岛上的活动中表示，头步关于合作目前不能透露细节，头步但我们确实在与三星电子、LG电子合作。据韩媒etnews今日报道，次提三星和LG已被证实正在开发基于高通芯片的XR设备。