涂料企业的发展只有符合这个大方向，浅谈才能得到政策更大力度更持续的支持，浅谈而在变身绿色环保涂料后，政府才有可能对涂料行业的发展减少戒心和限制。

然而，数字实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。为了解决这个问题，供电2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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数字机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。此外，供电作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，供电结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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：和模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，和模对症下方，方能功成。

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近期，数字哈弗大学Lieber教授等研究团队在Nature、数字Science等顶级期刊报道相继报道：如能将超细晶硅纳米线弯折成为突出的悬空回路探针，可以很方便地对单个细胞进行高灵敏度无损伤探测。而一维半导体纳米线是实现超高灵敏度场效应探测的最理想沟道单元，供电近年来在生物和化学气氛探测领域受到了广泛的研究关注和应用探索。

和模图3.形貌可编程的场效应硅纳米线生物探针的批量自定位组装及释放。针对此技术挑战，拟供南京大学余林蔚、拟供徐骏教授团队基于自主创新的平面纳米线（In-planesolid-liquid-solid,IPSLS）生长模式1-10，利用平面纳米线可精确引导生长的特点，首次实现了晶硅纳米线探针阵列的宏量制备，并发展了一系列关键的纳米探针可靠电极制备、批量悬空转移和分级封装连接技术。