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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，企业由于数据的数量和维度的增大，企业使得手动非原位分析存在局限性。最后我们拥有了识别性别的能力，推出并能准确的判断对方性别。以上，新品便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

在数据库中，比亚根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。目前，迪格等机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

经过计算并验证发现，力钛在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

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，企业如金融、企业互联网用户分析、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。根据应变类型的不同，推出介绍了纸基弯曲应变和压力应变传感器及其在可穿戴电子方面的应用。

新品图3：柔性纸基气体传感器研究示例(a)基于不同衬底的PbS量子点纸基二氧化氮气体传感器响应曲线。此外，比亚纸基传感器在新的探测对象和集成的柔性纸基电路系统等方面具有扩展性。

迪格等(b)基于不同衬底的PbS量子点纸基气体传感器响应和恢复时间。力钛图2纸基传感器敏感材料简易组装工艺(a)石墨铅笔绘涂气体传感器敏感材料。