2、湖北号主尿痛：猫在排尿过程中发出痛苦的叫声。
黎万强当时表示，宜昌5年创业后重回小米的产品研发一线，未来将到硅谷闭关一段时间，准备新的产品。1月4日晚间消息，枝江站小米科技联合创始人兼副总裁黎万强今日发微博称，结束闭关，正式回归。
不过，仙女黎万强并未前往硅谷闭关，仙女而是在北京顺义家中闭门数月反复看梭罗的《瓦尔登湖》和瓦茨的《心之道致焦虑的年代》后，去了云南拍照、发呆，并喜欢上了自驾，并在今年8月回到北京召开了个人摄影展，在雷军的站台支持下，宣布2015年年底回归小米工作。2014年10月28日，千伏黎万强通过微博宣布将闭关，小米网的工作将由林斌负责。此前，变电变扩在小米供职期间，变电变扩黎万强任小米副总裁，负责小米的市场营销、电商和服务，曾著有《参与感小米口碑营销内部手册》并在本书中提出，小米营销的三个基石：做爆品，做粉丝，做自媒体。
未来将主要负责小米市场和小米影业，建工并介绍说小米影业是处于筹备阶段的小米全新子公司。2011年，程投产送黎万强开始负责组建小米网，全面负责小米手机的运营、营销、服务、电商、物流等业务。
@雷军最近反复讲回归初心，湖北号主永远别忘了为什么出发，在我心中，重新出发，还是为了那些热泪盈眶。
在加入小米前，宜昌黎万强就职于金山软件，并创办金山软件设计中心，历任金山软件设计中心设计总监，互联网内容总监，金山词霸总经理等职务。首先，枝江站构建深度神经网络模型（图3-11），枝江站识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
基于此，仙女本文对机器学习进行简单的介绍，仙女并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。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，千伏如金融、千伏互联网用户分析、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。
（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，变电变扩由于数据的数量和维度的增大，变电变扩使得手动非原位分析存在局限性。并利用交叉验证的方法，建工解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
