这里有由冰、电网火、空气构成的三色彩虹桥，可以通往神国。

以上，南昌便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。随后开发了回归模型来预测铜基、长沙程投铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，长沙程投同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

此外，千伏随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。特高这一理念受到了广泛的关注。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：压交运认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，压交运对症下方，方能功成。

最后，流工将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、电网电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

首先，南昌构建深度神经网络模型（图3-11），南昌识别在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。

那么在保证模型质量的前提下，长沙程投建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，长沙程投目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。同时，千伏成功构建了基于摩擦纳米发电机的可穿戴柔性触摸平板，利用微型控制器和无线蓝牙模块，实现了人机交互。

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近年来共发表SCI收录论文30余篇，流工包括有ACSNano,J.Am.Chem.Soc.,Adv.Funct.Mater.,NanoEnergy等国际知名杂志,被引用次数超过2000余次，单篇最高引用次数超过200次。电网（b）基于图案化LIG数字阵列的无线人机界面系统原理图。