2001年，源能源国际精神卫生和神经科学基金会将每年的3月21日定为世界睡眠日，旨在唤起人们对于睡眠重要性和睡眠质量的关注

随后开发了回归模型来预测铜基、互联铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，互联同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，网实来研究超导体的临界温度。

现路图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），区块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）。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，链技然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

基于此，源能源本文对机器学习进行简单的介绍，源能源并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，互联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。

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，网实如金融、网实互联网用户分析、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。

需要注意的是，现路机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。归类受众需求、区块细分市场消费者个性化需求增长导致企业大小通吃的粗放型模式不再适用，急需转变营销策略来夺得更多的市场。

淋浴房企业进行市场细分和定位淋浴房行业80%以上是中小型企业，链技仅凭常规的营销策略已经满足不了发展需求，链技谁能够有深度的进行小市场推广，就能精准的获得更多的战果，淋浴房企业应该细分市场，深耕终端。淋浴房企业要分析行业趋势，源能源了解市场行情，细分市场，精确的为自己的企业定位，必将会有新的突破。

但是在淋浴房行业发展是无止尽的，互联想要追求更大的突破还需细分市场。淋浴房企业进行市场细分和定位，网实面对化整为零的一个个小市场，网实推出差异化的产品，进行终端的精准营销，做到把更多的产品推销出去，强化自己的品牌影响力