为了避免Zn-I2液流电池所遇到的缺点，高比研究人员设计了具有固体电极和紧凑结构的Zn-I2电池。

最后我们拥有了识别性别的能力，例新并能准确的判断对方性别。并利用交叉验证的方法，要样解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

属于步骤三：电力模型建立然而，电力刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。此外，市场目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。作者进一步扩展了其框架，高比以提取硫空位的扩散参数，高比并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

首先，例新利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，例新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。首先，要样根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

电力图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

实验过程中，市场研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。对于带隙为Vth的器件，高比IAE过程由界面少数载波控制。

图六、例新IAE器件和普通器件的性能总结（a）电流密度和亮度与电压的关系。研究发现IAE过程可以由界面少数载流子控制，要样在俄歇界面上过量或匮乏的少数载流子注入将导致界面多数载流子的耗尽或IAE率低。

电力（d）IAE器件的注入模式图。市场（c）三种典型器件的电流效率增益与电压的关系。