据了解，颗引目前最有力的竞争者是博通和银湖，它们提出的方案更具吸引力，价格较高，达到2.2万亿日元(约合200亿美元)。

其次，山楂由于所采用的元件仍是基于传统的物理器件架构，从而导致系统面积大、能耗高、可重构性差。此外，头脑一些重要的偏振神经功能被成功的模拟，如偏振记忆巩固行为，可重构视觉成像，可调节偏振响应度以及二向色性比。

风暴(b)一种带抑制和促进传入突触收敛的偏振计算原理图。因此，颗引探索具有偏振感知功能的新硬件架构对于下一代光电传感系统的开发具有重要意义。山楂(a)ReS2光电晶体管示意图。

然而，头脑目前的偏振探测系统仍面临一些重要挑战：首先，探测元件和偏振元件是物理分离的，导致了其大规模集成困难和系统运行速度缓慢。风暴(c)从ReS2AFM扫描中提取的ReS2厚度信息。

(d,e)VGS固定为-10V(d)和-30V(e)下，颗引从图(c)提取出IDS极坐标图。

山楂(a)基于ReS2光电晶体管的偏振敏感光电探测系统示意图。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，头脑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。

风暴这样当我们遇见一个陌生人时。颗引机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

以上，山楂便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。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，头脑如金融、头脑互联网用户分析、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。