深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，突破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。
然而，技术将迅光调控液晶分子的有序排列、自组装行为和多维尺度上动态精准调控仍是一项严峻挑战。中国发明专利，应用液晶申请号202010425456.8），应用液晶并成功应用于2021年我校本科新生录取通知书的光控变色校徽设计中，通过短波长的紫外光和长波长的可见光进行交替照射，实现多稳态、光响应的校徽颜色变化调控。
【成果简介】近期，瓶颈拼接华东理工大学化学与分子工程学院、瓶颈拼接材料生物学与动态化学教育部前沿科学中心朱为宏教授、物理学院郑致刚教授和诺奖中心Feringa教授合作，在光编码液晶超结构应用取得突破性研究进展。需指出的是，市场该技术已申请知识产权保护（PCT专利，PCT/CN2020/120431。此外，突破通过在侧链修饰类似液晶单体的结构单元，进一步提升了光控分子与液晶的相容性、螺旋扭曲变量（HTP）、热稳定性以及抗疲劳度。
英国皇家学会院士、技术将迅牛津大学兰卡斯特教授StephenMorris在同期newsviews栏目对该项研究撰写特别评述，技术将迅着重强调：这是一项令人振奋的策略（anexcitingnewstrategy），通过一种具备热稳定性、强抗疲劳度和广螺旋扭力调制的内源手性分子光开关，完美解决了早期传统外源手性光开关液晶体系所面临的问题，推动相关领域研究向前迈进了重要的一步（animportantstep），解锁了光可编程新技术的发展。针对这些瓶颈，应用液晶发展了一类双稳态内源手性二芳基乙烯分子，应用液晶开创了多稳态、光可编辑的光子超结构，解决了软物质光子学性能瓶颈，实现了可逆，可擦，渐变，角度依赖，内嵌式微结构的多重防伪技术，开启防伪领域新时代。
与外接手性基团所带来的手性调控相比，瓶颈拼接内源手性的转变仅来自于开环体的轴手性与闭环体的中心手性之间的变化，瓶颈拼接非常有效地避免了含有多手性源的非对映异构体的产生，从分子设计源头创新解决了液晶微腔中的多畴结构问题。
该研究工作主要是由我校化学与分子工程学院博士生胡宏龙在朱为宏教授和郑致刚教授的指导下，市场与我校张志鹏教授、市场曲大辉教授和诺奖中心Feringa教授合作完成，并得到了田禾院士的大力支持面对如此严峻的市场生存形势，突破作为中国著名建筑涂料品牌，施彩乐坚持着明确的目标与长远的发展之道。
在低迷的市场环境中，技术将迅施彩乐坚信做好自身发展，使施彩乐产品品质与品位达到双丰收。坚持打造品牌优势，应用液晶施彩乐成为高端外墙涂料领先品牌，口碑享誉全国各地。
其中，瓶颈拼接先进的经营理念、精准的物流系统与专业的施工服务，均得到国内外客户的一致认可。高瞻远瞩成就品质荣誉目前，市场中小涂料企业生存空间将进一步受压，同时品牌的集中度将逐步提高。
