2015年由创维、线上LG、线上长虹等企业组成的OLED产业联盟也更进一步推动OLED彩电产业的不断发展，网友也能多次通过创维/LG品牌发布会看到相关联盟成员的OLED产品亮相展示。
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，培训如金融、培训互联网用户分析、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，｜手构建深度神经网络模型（图3-11），｜手识别在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。
把手（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。首先，教交易利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，教交易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。电力这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
全流标记表示凸多边形上的点。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、线上电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
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