（视频文件见文章支持信息VideoS2)图四、关于原位电化学AFM观察电解质的结构演化（a-h）在首圈放电（a-e）和充电（f-h）过程中不同电位下电解质的AFM图像。
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污泥这一理念受到了广泛的关注。为了解决这个问题，掺烧2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。经过计算并验证发现，专题知在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：培训原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。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、关于电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，举办技术详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
3.1材料结构、电厂的通相变及缺陷的分析2017年6月，电厂的通Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。开创了多种纳米材料的合成和物理性质表征，污泥发展了纳米线的分级组装方法，污泥并将这些材料在纳米电子学、纳米计算、生物化学传感器、神经生物学和纳光子学等领域作了示范性的应用。
掺烧哈佛大学的CharlesM.Lieber等人介绍了一种针对神经探针的生物启发性设计-类神经元电子（NeuE）-其中的关键构件模拟了神经元的亚细胞结构特征和机械特性。离子迁移率的提高除了缩短离子扩散距离外，专题知对离子迁移率的提高也起着至关重要的作用。
黄维院士团队、培训陈永华教授等人实验研究和理论模拟相结合，培训通过创新性地引入一种含S原子的有机胺，通过S元素之间的相互作用实现层间相互作用有效调控，探究了其对2DRP层状钙钛矿薄膜结晶动力学、稳定性、以及电荷传输特性的影响规律，构建了高效稳定的2DRP层状钙钛矿太阳能电池。为了说明双功能二极管的潜力，关于它可以用来创建一个单片脉冲传感器和双向光通信系统。