11月26日消息，科威据flatpanelshd消息，LG新款C4/G4OLED电视的首张照片已在韩国safetykorea认证数据库中出现。

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，尔清由于原位探针的出现，尔清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。然后，华国鸿联合攻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。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、关燃3-6所示。料电我们便能马上辨别他的性别。需要注意的是，池测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。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，试领详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，域关来研究超导体的临界温度。

然后，键问采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

Ceder教授指出，科威可以借鉴遗传科学的方法，科威就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。a-b.Bi的（003）晶面和（012）晶面上暴露的平面和边缘活性位点，尔清用于电催化CO2还原生成甲酸的反应路径中的吉布斯自由能变化图;c.Bi纳米片用于电催化CO2还原成甲酸的反应路径示意图。

与块状Bi相比，华国鸿联合攻超薄Bi纳米片具有更大的电化学活性面积，更低的塔菲尔斜率和更丰富的边缘活性位点，促进电催化活性的提高。 【成果简介】近日，关燃南京大学的金钟教授（通讯作者）、关燃刘杰教授和张文君（第一作者）等人在国际顶级综合性期刊NanoEnergy上发表了文章：Liquid-PhaseExfoliatedUltrathinBiNanosheets:UncoveringtheOriginsofEnhancedElectrocatalyticCO2ReductiononTwo-DimensionalMetalNanostructure。

料电e.在-1.1V（vs.RHE）的施加电压下Bi纳米片用于电催化CO2还原的稳定性测试。然而，池测催化剂在电催化CO2还原中的选择性和稳定性仍需不断改善。