电力电气这并不是小编调研的失误。
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：监控节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，监控节对症下方，方能功成。那么在保证模型质量的前提下，系统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，系统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。
这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，智筑中接触的人群越来越多，智筑中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。应用这些都是限制材料发展与变革的重大因素。2018年，浅析在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
近年来，电力电气这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。（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，监控节由于数据的数量和维度的增大，监控节使得手动非原位分析存在局限性。
此外，系统Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
因此，智筑中2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。应用提高介电层材料与前驱体间的交联密度可解决这一问题。
光图案化后，浅析复合膜的迁移率也维持在1cm2 V-1 s-1的值（图4a-c）。与纯DPPTT相比，电力电气复合膜的模量减小了四倍，且拉伸断裂长度提高了一个数量级（图2k-m）。
图4：监控节以硅片为基底的iRUM半导体光图案化器件性能、iRUM介电层的可光图案化性与力学性能、弹性场效应晶体管阵列在拉伸循环过程中的电子学性能。主要研究领域为高分子半导体材料、系统柔性电子器件等。
