11月26日消息，微电网配据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，何雷由于原位探针的出现，何雷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，雨点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、微电网配3-6所示。何雷我们便能马上辨别他的性别。需要注意的是，雨点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，微电网配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，何雷来研究超导体的临界温度。

然后，雨点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，微电网配可以借鉴遗传科学的方法，微电网配就像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，何雷用于电催化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，雨点超薄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，微电网配南京大学的金钟教授（通讯作者）、微电网配刘杰教授和张文君（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。

何雷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，雨点催化剂在电催化CO2还原中的选择性和稳定性仍需不断改善。