如何让用户从单项参与到立体参与视频内容当中去，美图才是联想智能电视在未来要做的最重要的事情，给用户提供才从点播看到互动看的体验大升级。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、分靠分靠无监督学习、半监督学习以及强化学习。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，美图但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
然后，分靠分靠采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。美图我们便能马上辨别他的性别。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、分靠分靠辅助多维材料表征、分靠分靠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。
另外7个模型为回归模型，美图预测绝缘体材料的带隙能（EBG），美图体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，分靠分靠详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
美图利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
为了解决上述出现的问题，分靠分靠结合目前人工智能的发展潮流，分靠分靠科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。d）合成的PU-CDs自修复弹性体示意图，美图其中CDs为荧光元素。
分靠分靠b-c）内核ErNPs的TEM和HRTEM图像。【图文解读】图一、美图PU弹性体的分子结构设计，具有出色的韧性、可拉伸性和自愈合能力a）PU弹性体的合成路线。
同时，分靠分靠还成功地实现一系列荧光图案和受损电子图案的自愈合。图六、美图将双模式上转换材料集成到PU-CDs中实现三模荧光响应的自愈合系统a）直接在PU-CDs弹性体上丝网印刷可设计的图案以制造自愈光学器件的示意图。
