尽管总数量令人可喜，中国展览但是其中独立研究的工作却仅有6篇，这说明我们国家的独立科研水平能力还有待提高。
现场有参观商表示，香港息像这样组团参展的现象比较少见，这让他们对涂料之乡有了更进一步的了解。本报记者现场了解到，秋季此次参展的有30多家成品涂料企业，涵盖家具漆、家装漆、木器漆、工程漆、工业漆、地坪漆等领域。
蒋方海告诉记者，中国展览数码彩从2012进军西南市场，目前发展了数十家网点客户。香港息记者也采访了数码彩装修漆销售经理蒋方海。另外，秋季数码彩在今年还新增了工程建筑涂料如岩片漆、真石漆等质感涂料。
中国展览只有极少数动车制造商会应用到水性漆。香港息数码彩这次主推的是刷色贝诗系列木器漆。
水性、秋季环保依然是此次展会的重点。
此次展览会由广东智展展览有限公司、中国展览重庆市涂料涂装行业协会、中国展览广东省涂料行业协会、顺德涂料商会、常州市涂料协会、美国粉末涂料涂装协会等联合主办。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，香港息如金融、香港息互联网用户分析、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。
秋季图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。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、中国展览电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、香港息辅助多维材料表征、香港息获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。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，秋季来研究超导体的临界温度。
