2．1．2浅层学习和深度学习 机器学习的历史阶段的划分可谓仁者见仁智者见智，从不同的角度可以划分为不同 的阶段。按机器学习模型的层次结构来划分，20世纪80年代至今，机器学习的发展可 以说经历了两个阶段：浅层学习(shallow le锄ing)和深度学习(deep leaming)【27】。 大多数传统的机器学习和信号处理技术，都是利用浅层结构的架构‘301。例如高斯混 合模型(GMMs)、线性或非线性动力系统、条件随机场(CRFs)、最大熵(MaXEnt) 模型、支持向量机(SVMs)、Logistic回归、核回归、多层感知机(MLPs)等等都是 浅层结构。这些结构通常包含一层或两层的非线性特征变换，可以看成是具有一层隐含 层或者没有隐含层的结构。浅层结构在解决一些简单的或者受限的问题中显示出了有效 性，但由于其有限的建模和表征能力，在处理更为复杂的实际的应用时，如人的语音、 自然的声音和语言、自然图像和视觉场景这些自然信号时非常困难。 深度网络，是含有多个隐含层结构的网络。通过引入深度网络，我们可以通过学习 一种深层的非线性网络，来实现复杂函数的逼近，从而计算更为复杂的输入特征【311。由 于每一个隐含层可以对上一层的输出进行非线性变换，因此深度网络拥有比浅层网络更 为优异的表达能力，例如可以通过学习得到更为复杂的函数关系，并且表现出了从少数 样本中学习数据的本质特征的能力。 深度网络最主要的优点在于，它能用更加简单的方式来表示比传统浅层网络大得多 的函数集合，而多层的优势是可以利用较少的参数来表示复杂的函数关系。如图所示， 要表达结构复杂的函数蛔(伽《唧(s加3(x))))，用传统的单层结构很难简洁地表示，而 用多隐含层的深层结构，可以用较少的参数表示较为复杂的函数，用多层的简单结构 s伽(工)，x3，e。，cDs(x)，抛(x)来表示上述复杂函数容易很多。 12 zkq 20150924 万方数据

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在PS里把不同屋里的序列贞合成在一张图里，做游戏特效非常有用

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当鼠标指向某一个连接或标签时，就会显示相应的详细信息，鼠标移开时，信息就消失

1. 阻焊层：solder mask：是指板子上要上绿油的部分，因为它是负片输出，所以实际上有solder mask的部分实际效果并不上绿油，而是镀锡，呈银白色。（也就是说有阻焊层的地方，就不会上绿油而是镀锡）2. 助焊层：paste mask：是机器贴片时要用的，是对应所有贴片元件的焊盘的，大小与toplayer/bottomlayer层一样，是用来开钢网漏锡用的。要点：两个层都是上锡焊接用的，并不是指一个上锡，一个上绿油；那么有没有一个层是指上绿油的层，只要某个区域上有该层，就表示这区域是上绝缘绿油的呢？暂时我还没遇见有这样一个层！我们画的PCB板，上面的焊盘默认情况下都有solder层，所以制作成的PCB板上焊盘部分是上了银白色的焊锡的，没有上绿油这不奇怪；但是我们画的PCB板上走线部分，仅仅只有toplayer或者bottomlayer层，并没有solder层，但制成的PCB板上走线部分都上了一层绿油。那可以这样理解：1、阻焊层的意思是在整片阻焊的绿油上开窗，目的是允许焊接！2、默认情况下，没有阻焊层的区域都要上绿油！3、paste mask层用于贴片封装！SMT封装用到了：t

异质界面对Ca(Mg1/3Nb2/3)O3/CaTiO3叠层介质薄膜结构和性能的影响，刘存金，周静，采用叠层方式制备出一定厚度的Ca(Mg1/3Nb2/3)O3/CaTiO3（CMN/CT）异质薄膜，研究叠层排布方式及异质界面个数对薄膜微观结构、形貌及介电性�

WC-Co-Cr涂层由于其改善的耐磨性和机械性能而被广泛采用，但是，这些涂层的性能和性能受到每种喷涂技术的加工参数的影响。 因此，本研究旨在使用更经济的热喷涂技术评估和确定沉积参数对WC-Co-Cr涂层的性能和微观结构特征的影响。 特别是，研究了火焰喷涂参数对WC-Co-Cr涂层的微观结构，晶体结构，硬度和滑动耐磨性的影响。 考虑了两个参数：火焰类型（还原，中性和氧化）和喷灯喷嘴出口面积。 结果表明，在所有考虑的条件下，WC颗粒在喷涂过程中都会经历相当程度的脱碳和溶解，显示出大量的W2C，W和Co3W3C。 但是，相变的程度在很大程度上取决于火焰的化学性质。 涂层的微观结构主要受喷嘴的影响。 关于滑动磨损行为，具有均匀分布的硬颗粒的涂层提供了最佳的耐磨性。 WC分解为W2C相似乎对质量损失没有任何意义，但是由于缺乏碳化物颗粒和粘结剂相变脆，WC相转变为金属钨和η相（Co3W3C）产生更高的磨损率。导致裂纹破裂和分层。