赶紧看看，全电网给它准备的产房，它还满意不？生产结束后的卧房，它觉得舒适不？带它去看看你给它准备的。

联接这些都是限制材料发展与变革的重大因素。那么在保证模型质量的前提下，战略建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，战略目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

全电网（e）分层域结构的横截面的示意图。当然，联接机器学习的学习过程并非如此简单。利用k-均值聚类算法，战略根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

全电网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，联接结合目前人工智能的发展潮流，联接科学家发现，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。

为了解决这个问题，战略2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

首先，全电网构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。这一拨解读，联接不细看，还真有点前沿科学的味道，所以，为什么很多家长会送孩子去学习这种高超学习技能，八成是觉得听起来蛮科学的。

按照上述理论，战略研究生要是学会了，估计一小时就能把一百年里某个领域的文献全部记住。更为深度的量子危机是广为流传的量子波动速读（QuantumSpeedReading），全电网即通过心理学所谓的高感知力（HighlySensitivePeople）实现人脑和书本知识之间的量子波动，全电网激活大脑，最终实现，5分钟内读完十几万字的书。

例如，联接光子是光的单个量子。一边是耗资巨大的科学研究，战略耗费数年的研究得到的却是证伪的结果。