近期，推出以巧学伴和宝得利为代表的新兴品牌推出主打学习的教育盒子，囊括了丰富的教育内容。
然后，款电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。首先，应裙根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。
利用k-均值聚类算法，推出根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。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：款电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，款电对症下方，方能功成。就是针对于某一特定问题，应裙建立合适的数据库，应裙将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
此外，推出随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。款电阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。
因此，应裙复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
需要注意的是，推出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。在碳纳米管阵列上制造的顶栅场效应晶体管(FETs)显示出比具有相似栅极长度的商用硅金属氧化物半导体FETs更好的性能，款电特别是在1V电压下1.3mA/μm的导通状态电流和0.9mSμm-1的的记录跨导，款电同时使用离子液体栅极，保持低于90mV/10年的低室温亚阈值摆幅。
文献链接：应裙 MolecularengineeringofdispersednickelphthalocyaninesoncarbonnanotubesforselectiveCO2 reductionNatureEnergy,2020,5: 684-692. 四、应裙热传导领域1.中科院深圳先进技术研究院ACSNano：氮化硼纳米管和纤维素复合制备高导热材料随着现代电子技术向小型化、高度集成化和多功能化方向发展，大量热量积累，导致现代电子设备热故障，甚至爆炸。与二氧化硅上的碲纳米线相比，推出氮化硼纳米管封装的纳米线表现出显著增强的载流能力，电流密度为1.5×108Acm-2，超过了大多数半导体纳米线。
基于此，款电日本东京大学ShūKobayashi团队经研究发现，镍基路易斯酸-表面活性剂组合催化剂和单壁碳纳米管的均质组合，显示出在水中的显著活性。然后，应裙通过相邻氮化硼网络的直接融合，形成垂直于催化剂表面的无缺陷氮化硼帽结构。