据此前报道，起安全生这款电视在今年9月份的海信电视发布会上亮相

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，产培但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。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、训走电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

需要注意的是，过场机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，执法但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，案例投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

然后，起安全生使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。当然，产培机器学习的学习过程并非如此简单。

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：训走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，训走对症下方，方能功成。

并利用交叉验证的方法，过场解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。执法b）聚合物薄膜的SEM图像显示出薄膜优异的柔韧性。

案例g）通过重力驱动对聚合物薄膜耐磨性的落沙试验。【图文导读】图1通过单向摩擦结合加热处理技术制备大面积透明超双疏薄膜的示意图 图2从不同粒径二氧化硅微球获得的具有六方排列三角形突起或六方排列矩形微柱结构的SEM图像 a）5，起安全生b）10，起安全生c）15和d）20μm。

与先前报道的制备疏液表面的自组装方法相比，产培该策略有一些明显的优点：产培它可以产生两种前所未有的单层有序凹角结构：，六方排列三角突起结构和六方排列矩形微柱结构。（f，训走g）具有凹角结构的六方矩形微柱模型。