深度学习作为一种复杂的异形自动插件机器学习算法，在数据挖掘、自然语言处理、搜索技术、异形自动插件机器翻译、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术，以及其它相关领域都取得了很多成果。深度学习使异形自动插件机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了许多复杂的模式识别难题，推动了人工智能相关技术取得了很大进步。

     2012年，在ImageNet图像识别大赛中，杰弗里·辛顿的学生IIya Sutskever和Alex Krizhevsky采用深度学习模型AlexNet打败了谷歌团队，一举夺冠。

     同年6月，由斯坦福大学教授吴恩达(Andrew Ng)和大规模计算机系统世界顶尖计算机专家杰夫·迪恩(Jeff Dean)共同主导的Google Brain项目，采用1.6万个CPU核的并行计算平台训练深度神经网络的异形自动插件机器学习模型，在语音及图像识别等领域获得巨大成功。

     2014年，Facebook基于深度学习技术的DeepFace项目，在人脸识别领域的准确率已达到97%以上，与人类识别的准确率相差无几。

     2016年，谷歌公司基于深度学习开发的AlphaGo以大比分战胜了世界围棋高手李世石。此后几年，深度学习的相关算法在金融、医疗、教育、交通等等多个领域都取得了显著的成果。

     20世纪80年代以来，异形自动插件机器学习在算法、模型、应用中都取得了显著成就，特别是浅层学习模型在计算机领域获得广泛应用。但是，随着信息化时代的到来，由于浅层学习模型是通过专家经验进行数据特征提取，而人类大脑学习则是全自动状态。因此，传统异形自动插件机器学习具有一定的局限性，这在很大程度上限制了人工智能技术的发展。

     创达品牌有十余年剪脚成型机的制造经验，拥有一大批专业的工程技术人员和现代化的生产加工设备，所有飞达（供料器）自行设计生产，价格优，交期短，可根据客户需求进行定制，并且具备同客户一起讨论设计，直至最后研发的能力。由于异型元件供料器通用性都不大，客户后续一旦有新的机种导入自动化就难免有大量定制供料器的需求，由于我们是自主开发设计，所以配合度高，售前、售后服务更加快捷专业 ，可免去在机器使用及功能延展方面的后顾之忧。

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