油漆工跟進效率空前之所以把油漆工群體列為反映終端市場藝術涂料發展趨勢的代表，動氫而不是經銷商群體，動氫是因為藝術涂料雖然能夠提升美好的居住感受，對消費者也有致命的吸引，但是因其價格、施工等原因，造成藝術涂料雖然呈現井噴式發展，但經銷商在選擇代理是往往會很謹慎，畢竟對其來說挑戰性太強。基于兩者類似的市場定位和環保特性，模化藝術涂料順理成章地接替了水性涂料的位置，被眾多企業迫不及待地接受了。然而對油漆工來說，應用藝術涂料施工工藝的學習并不需要投入太多，還可以學到一門熱門的手藝。

完善的技術培訓體系以及結業考核認證，工業讓每一個藝術涂料油漆工所具備的工藝質量和知識面，比傳統涂料品類領域的油漆工高出了很多。因為，副產在當下消費市場上，消費者已經不再滿足于涂料的裝飾功能，而更加注意涂料所帶來的環保、時尚、個性、潮流等多方面的訴求。

此時，氫撬因藝術涂料市場需求旺盛，產品美觀環保，并且造型可多樣性，已成為各大涂料企業爭相研發、引進的重點，于品牌和品類上呈現出火爆趨勢。

綜合藝術涂料相比之下如此強大的優勢，動氫再加上中國現在的藝術漆市場尚未開發出的龐大的規模空間，動氫企業對藝術涂料的追逐和引進可能將持續很長時間。（i）表示材料的能量吸收特性的懸臂共振品質因數圖像在掃描透射電子顯微鏡（STEM）的數據分析中，模化由于數據的數量和維度的增大，模化使得手動非原位分析存在局限性。

為了解決上述出現的問題，應用結合目前人工智能的發展潮流，應用科學家發現，我們可以將所有的實驗數據，計算模擬數據，整合起來，無論好壞，便能形成具有一定數量的數據庫。根據機器學習訓練集是否有對應的標識可以分為監督學習、工業無監督學習、半監督學習以及強化學習。

然后，副產采用梯度提升決策樹算法，建立了8個預測模型（圖3-1），其中之一為二分類模型，用于預測該材料是金屬還是絕緣體。文章詳細介紹了機器學習在指導化學合成、氫撬輔助多維材料表征、氫撬獲取新材料設計方法等方面的重要作用，并表示新一代的計算機科學，會對材料科學產生變革性的作用。