请扩写下面的内容：在本次研究中卷积神经网络已经展现了较好的预测性但由于样本数量有限其预测精度与速度受到了限制。然而如果我们将卷积神经网络运用到更大的数据库中它就能够对不仅仅是双相不锈钢甚至其他复合材料进行准确快速的预测。这样的扩展将极大地提高卷积神经网络的应用范围和实用性使其成为材料科学领域中的重要工具。此外随着技术的不断进步和数据的不断增长卷积神经网络的预测能力和速度将会不断提高为材料研究和应用

在本次研究中，我们发现卷积神经网络在双相不锈钢的预测上已经展现了较好的预测性能。然而，由于受到样本数量有限的限制，其预测精度和速度也有所受限。但是，如果我们将卷积神经网络应用到更大的数据库中，它就能够对不仅仅是双相不锈钢，甚至其他复合材料进行准确快速的预测。

这种扩展将大大增加卷积神经网络的实用性和应用范围，使其成为材料科学领域中的一个重要工具。此外，随着技术的不断进步和数据的不断增长，卷积神经网络的预测能力和速度将会不断提高，为材料研究和应用提供更加精确和高效的支持。我们期待卷积神经网络在未来的生产和生活中发挥更大的作用，为我们带来更多的便利和效益。