二、推出成果掠影近日，推出国家纳米科学中心魏志祥研究员、吕琨研究员、张建齐副研究员团队发现两种受体Qx-1和Qx-2在槽模涂覆过程中表现出截然不同的成膜动力学，报告研究了聚集能力对槽模涂层相分离动力学的影响，并进一步阐明了它们对大面积柔性器件性能的影响。

随后开发了回归模型来预测铜基、款电铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，款电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。需要注意的是，应裙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。

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因此，推出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。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，款电它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

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