在RTA之后，林德样品成为铁磁性半导体，其居里温度随着Mn掺杂浓度的增加而升高，并在5％Mn浓度下达到280K。

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2018年，厂投产在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、林德3-6所示。为了解决这个问题，世界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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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，林德详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

世界图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。（c）演示使用可弯曲的交互式表面来控制球在显示器上的运动，氢工并使用外部计算机来简化演示。

【小结】这项工作通过利用AMOLED显示屏的柔性和可变形特性，厂投产展示了使用弯曲姿态作为输入的新型交互式表面。林德这些传感器技术使显示器具有更多的交互功能。

该界面集成了输入和输出功能，世界以实现更直观的交互功能，世界诸如：液晶显示(LCD)和有机发光二极管(OLED)等显示技术被普遍用作输出端，而显示屏集成的电阻、电容、光学或压电传感作为输入端，用于识别各种姿态，包括触摸，按下和滑动等。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，氢工投稿邮箱[email protected]。