深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，有源它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

其次，光缆格局让小狗学会吃食物。小狗的营养需求和婴儿差不多，将改要保证它们每天有足够的营养，吃的营养可以采用狗粮或者定制的狗粮等。

同时，变光家长也可以给它们煮熟的蔬菜水果，比如牛蒡、芦笋、胡萝卜等，让它们摄入更多的营养。2个月的小狗，通信它的训练工作也就开始了。它们很容易习惯，行业所以可以做到。

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参考文献:[1]ACSNano14,6761-6773(2020).[2]JournalofPhysicalChemistryLetters11,2559-2569(2020).[3]ScientificReports8,13721(2018).[4]ACSAppliedMaterialsInterfaces8,28709(2016).[5]ScientificReports6,34766(2016).[6]Nanoscale7,10613–10621(2015).[7]ScientificReports3,2323(2013).[8]LaserPhotonicsReviews7,572(2013).【图文导读】图1.铜纳米线的表征（a）铜纳米线的光学显微图像（b）铜纳米线的SEM图像（c）XRD图谱分别表示Cu（111），行业Cu（200）和Cu（220）在43.5°，行业50.6°和74.3°处的衍射峰单个CuNW的（d，e）TEM图像和CuNW选定区域的HRTEM图像，0.208-nm晶格参数对应于Cu（111）平面的距离（f）铜纳米线的晶体结构和刻面示意图（g）XRD图谱分别表明Cu（111），Cu（200）和Cu（220）在43.5°，50.6°和74.3°处的衍射峰图2.激光辐照表征（a）对铜纳米线进行激光辐照处理的完整过程的示意图（b-e）紫外激光束以0、4、8和12mJ/cm2的辐射能量扫描的铜纳米线的SEM图像（f）铜纳米线薄膜的吸光度与波长的关系（g）激光辐照前后的铜纳米线的AES光谱（h）激光辐照前后铜纳米线的FT-IR光谱图3.CuNW的热分布（a）带有接触结的交叉式铜纳米线的模型结构，用于有限元模拟（b）脉冲紫外激光的光谱，显示在248nm处的中心峰（c）计算得出的交叉铜纳米线相对于激光波长的热分布，范围为220至800nm（d）各种直径的交叉CuNW的热分布计算值（e）计算出不同距离的交叉CuNW的热分布图4.铜纳米线的应用表征（a）各种油墨浓度下的铜纳米线TE的透射率（b）不同浓度的铜纳米线TE的透射率与薄层电阻的关系（c）在室温下暴露于空气中30天的不同方法处理的铜纳米线的表面电阻与老化时间的关系（d）在85oC和RH=90％的条件下放置14天的各种CuNWs薄膜的表面电阻与老化时间的关系（e,f）在环境中暴露30天并在85oC和RH=90％的条件下暴露14天的激光焊接CuNW的XPS光谱图5.用于柔性显示（a）用于程序化激光扫描的运动控制站示意图（b）运动控制站的照片（c）在PET上大面积激光焊接柔性NWsTCE薄膜（d）警告信号模块，具有透明灵活的电路，通过编程的激光扫描焊接编写而成，并与电子元件结合在一起（e-f）粉色LED指示灯或绿色LED指示灯发出警告信号的操作状态图6.器件的制备与表征（a）具有铜NWsTCE的GaN基UVLED的完整结构示意图（b-d）UVLED芯片的制备过程示意图（e-f）通过图案化压印铜纳米线传统文化表现形式在板上制造的UVLED芯片的照片（g）激光焊接CuNWsTCE的UVLED的I-V曲线（h）在各种注入电流下，UVLED的EL光谱，在385nm处显示出尖锐的发射峰（i）带有激光焊接的铜NWsTCE和ITO的UVLED的光输出功率和EQE作为电流的函数进行比较【小结】金属纳米线（NWs）已显示出下一代透明导电（TC）材料的卓越进步。有源这种方法通过直接一步激光刻写开辟了电路和器件制造的未来方式

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