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刚度和拉伸性是相互关联的,因为它们源于相同的构成单元——通过交联连接的聚合物链。传统上,使聚合物网络变硬的方法是增加交联的数量。然而,这么做无法解决刚度与拉伸性之间的权衡问题。更多的交联虽然可让聚合物网络更硬,但变形自由度却变得更低,拉伸时很容易断裂。
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在此背景下,人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求,数据处理不仅是它的强项,也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律,减轻数据爆炸带来的挑战。例如,人工实验员一天难以完成的重复实验,通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次,大幅提高实验数据的准确性和一致性,而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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