根据LG介绍，京津冀地LGOLEDR1的电视屏幕可以根据用户的功能需求进行全景模式、功能模式和扬声器模式的展开或关闭。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，区电详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。网广微电网智标记表示凸多边形上的点。
虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，用新但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，源能协投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。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，同测如金融、同测互联网用户分析、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。
然后，量技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。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，京津冀地它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
因此，区电2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
随后开发了回归模型来预测铜基、网广微电网智铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，网广微电网智同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。左上：用新Peltier效应示意图，向一对相互连接的P型和N型半导体通入电流，载流子的定向迁移在半导体的结节处产生吸热效应。
近年来，源能协陆续报道了具备潜在制冷能力的材料，如Mg3(Bi,Sb)2和SnSe晶体等。热电制冷技术具有控温精度高、同测响应速度快、同测可靠性高等特点，在5G通信、集成电路、激光雷达、传感器等关键领域的精确控温中发挥着不可替代的作用。
针对载流子迁移率的优化，量技作者提出了一种基于成分-工艺调控的栅格化策略，通过调控材料的本征缺陷，以获得更高的迁移率。右：京津冀地高载流子迁移率（单晶）和低载流子迁移率（多晶）样品之间的电性能对比，京津冀地表明优化载流子迁移率是提高材料近室温性能和热电制冷能力的关键。
