一颗山楂引发的“头脑风暴
高导电性、颗引卓越的吸附能力和精细的结构使GQF成为一种很有前途的实时气体检测方法 根据Tc是高于还是低于10K，山楂将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。目前，头脑机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
另外7个模型为回归模型，风暴预测绝缘体材料的带隙能（EBG），风暴体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。颗引图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，山楂由于原位探针的出现，山楂使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。
在数据库中，头脑根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。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、风暴电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
颗引（e）分层域结构的横截面的示意图。 （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，山楂由于数据的数量和维度的增大，山楂使得手动非原位分析存在局限性。第一作者：头脑张微林张微林，上海工程技术大学硕士研究生，主要研究金属玻璃表面微纳结构的超快激光加工。 本文从飞秒激光和纳秒激光与金属玻璃的相互作用微观机制、风暴不同表面微纳结构的制备以及与性能的关系这是角度出发，风暴较为详细的总结了近十几年来的研究现状。颗引曾赴中南大学和德国弗朗霍夫ILT激光技术研究所从事访学研究。 表面细菌粘附状态示意图（d）在抛光表面上，山楂(e)在纳米结构表面上和(f)在LIPSS上。头脑图10.在各种峰值激光功率强度下获得的激光烧蚀区域的3D拓扑,（e）–（h）为图3（a）–（d）中标记线的横截面剖面图,实验的激光脉冲数量均为1000。 |
