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3D打印机Ditto Pro特点：
设备尺寸：350x 375 x 480mm
重量：7kg
构建尺寸：225 x 165 x 205 mm
层分辨率：50-300微米
材料直径：1.75mm
输入电源： AC 110-220V, 50-60 Hz Material PLA
输出电源： DC 12V, 15A
连接：USB，SD卡
OS兼容Windows（XP以上），Mac OS X（10.6.8以上）
温哥华3D打印公司Tinkerine很快将推出Ditto Pro 3D打印机，用户对象主要瞄准教育市场。
Ditto Pro 3D打印机的特点是流畅开放的C型结构以及精心制作的uni-piece铝质复合外壳，其构建尺寸为225 x 165 x 205 mm，分辨率为0.05-0.3mm。
Ditto Pro 3D打印机一次可打印一种颜色的PLA耗材，还配置了快速切换的可自动调整温度的挤出喷嘴用于一致打印和最小化停机时间。可移除的玻璃构建平台是为了更好的粘粘性，而快速释放系统允许用户快速简易的移除打印的物品。
Ditto Pro 3D打印机还在机器表面设置了图形显示屏，用于实时打印机控制以及状态反馈。
教育市场是Ditto Pro 3D打印机的目标市场，向教育市场销售打印机可以帮助提升未来的销售额，Tinkerine相信3D打印机可以用于艺术，工程和科学课堂等行业中。
Ditto Pro 3D打印机的交付周期为2-4周，价格是1900美元，很快可以与预定。
来源于：http://www.demoopen.com/portal.php?mod=view&aid=32
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深度学习（也称为深度结构化学习或分层学习）是基于人工神经网络的更广泛的机器学习方法族的一部分。学习可以是有监督的、半监督的或无监督的。[1][2][3] 深度学习架构，例如深度神经网络、深度信念网络、循环神经网络和卷积神经网络，已经被应用于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别、社交网络过滤、机器翻译、生物信息学、药物设计、医学图像分析、材料检查和棋盘游戏程序在内的领域，在这些领域中，它们的成果可与人类专家媲美，并且在某些情况下胜过人类专家。[4][5][6] 神经网络受到生物系统中信息处理和分布式通信节点的启发。人工神经网络与生物大脑有各种不同。具体而言，神经网络往往是静态和象征性的，而大多数生物的大脑是动态(可塑)和模拟的大多数现代的深度学习模型基于人工神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），尽管它们也可以包括命题公式或在深度生成模型中逐层组织的潜变量，例如深度信念网络和深度玻尔兹曼机中的节点。[11] 在深度学习中，每一级学习将其输入数据转换成稍微抽象和复合的表示。在图像识别应用中，原始输入可以是像素矩阵；第一代表层可以提取像素并编码边缘；第二层可以组成和编码边缘
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