崔光磊，月大客睹泉中国科学院青岛生物能源与过程所研究员，月大客睹泉博士生导师，国家杰出青年基金获得者（2016），国家重点研发计划新能源汽车专项高比能固态锂电池技术项目首席科学家，国务院特殊津贴专家。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、亮轮明卷积神经网络（CNN）等[3]。基于此，游人月本文对机器学习进行简单的介绍，游人月并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
然后，相聚为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、城上3-6所示。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：月大客睹泉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，月大客睹泉对症下方，方能功成。
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随后开发了回归模型来预测铜基、相聚铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，相聚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。
飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，城上快戳。图七、月大客睹泉离电子传感器在复杂和极端环境中的性能（A，B）握住并释放一个轻便的乒乓球（2.3g）和一个重哑铃（2.0kg）的照片。
图六、亮轮明基于梯度离子凝胶的柔性离电子传感器的性能（A）基于梯度离子凝胶的离电子传感器的压力-电阻响应曲线。图五、游人月基于梯度离子凝胶的柔性离电子传感器的制造和评估（A）具有夹层结构的柔性离电子传感器的示意图。
这些吸引人的功能，相聚表明梯度离子凝胶将是智能传感器在复杂和极端条件下应用的有前途的候选材料。鉴于此，城上苏州大学严锋教授团队（通讯作者）受梯度机械杨氏模量分布的启发，提出了一种电场诱导的阳离子交联剂迁移策略来制备梯度离子凝胶。
