二、网红园田海未——《lovelive》园田海未是人气偶像团体μs的成员之一，支持率6%。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），背后所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、影的生3-6所示。

写样（e）分层域结构的横截面的示意图。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，网红如金融、网红互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，背后快戳。

再者，影的生随着计算机的发展，影的生许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。需要注意的是，写样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。

网红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。

首先，背后利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，背后降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。此外，影的生丰富的链间氢键和链内氢键所提供的热塑性性能，保证了可塑的MFHs可以随意改变形状，便于回收利用。

（F-H）90%压缩应变下的PAA/DHA、写样PAA/Fe3+、MFHs的照片。网红(B)不同Fe3+浓度的水凝胶的电化学阻抗图。

背后图三：MFHs的自修复行为（A）MFHs的切割和自愈合图像。因此，影的生这些环保型水凝胶电子设备可以成为下一代可穿戴智能设备和人机交互的有前景的候选物。