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综艺方面，参出圈TOP10上榜节目均为央视节目，CCTV-1的《开学第一课》、《2023央视中秋晚会》收视大幅领先。点播场景中，广电国网各省时长占比与上月相比均有小幅下降。

电视剧方面，建设CCTV-1《父辈的荣耀》收视最佳。直播场景中，信通新疆、贵州时长占比与上月基本持平，安徽、湖北、青海等省份有小幅下降。内容价值：业务全天时段中，CCTV-5体育、CCTV-3综艺在线率分别上涨38%、11.7%。

全天时段中，发展湖南卫视、四川卫视在线率分别上涨13.3%、10.9%。深度9月不同省份到达率和平均收视时长有较大差异。

使用情况：参出圈本月IPTV用户日活率52%，相比上月有下降1个百分点。

9月，广电国网受杭州亚运会等热门体育赛事影响，体育类节目日活率上涨27.34%。近年来，建设这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

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，信通如金融、信通互联网用户分析、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。业务阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

此外，发展随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。我在材料人等你哟，深度期待您的加入。