但是，年度这些C4烃的物理性质非常相似，使这成为一项具有挑战性的任务。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），智能制造所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，示范详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
当我们进行PFM图谱分析时，工厂仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，工厂而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，揭榜由于数据的数量和维度的增大，揭榜使得手动非原位分析存在局限性。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，单位接触的人群越来越多，单位了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。
首先，名单构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。因此，年度复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，智能制造然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
再者，示范随着计算机的发展，示范许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。工厂【图文导读】图1铅吸收材料性能图2防止铅泄漏检测图3器件性能文献链接：On-deviceleadsequestrationforperovskitesolarcells（Nature,2020,DOI:10.1038/s41586-020-2001-x）本文由材料人学术组NanoCJ供稿。
揭榜研究人员分别在设备栈的电极上利用铅吸收材料进行涂覆。在透明导电电极上，单位研究人员利用含有膦酸基团的分子膜进行涂覆，膦酸基团与铅之间具有很强的键连作用，因此可以作为铅的吸收层。
2020年02月19日，名单相关成果以题为On-deviceleadsequestrationforperovskitesolarcells的文章在线发表在Nature上。研究人员表示，年度在这些涂覆层的作用下，遭水浸泡的器件中，铅更倾向于被吸收在电极上而不被溶解，保持了器件结构完整性以便集中收集处理铅。