从无到有的底座代表作就是上个世纪九十年代索尼的贵翔电视，天津投运好家伙34吋的平均体重达到了90公斤，电视底部就是一抹平，因为太重了啥也不够压呀。

年首机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。当我们进行PFM图谱分析时，座快仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，座快而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

首先，速充构建深度神经网络模型（图3-11），速充识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、电站无监督学习、半监督学习以及强化学习。并利用交叉验证的方法，天津投运解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

此外，年首Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。近年来，座快这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

最后，速充将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

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其中c-d器件中体态和表面态共存，年首表现出BICP和ZBBP共存，而e-f中Cd3As2由表面态载流子占主导，表现出比较宽的BICP和相对忽略不计的ZBBP。右图为对应的临界电流随着磁场的关系分布，座快符合Fraunhofer模式。

图2：速充通过控制Cd3As2厚度得到不同块体/表面通道比重，进一步测得Cd3As2中的dI/dV曲线。当超导Nb层覆盖在Cd3As2表面上时，电站近邻效应产生的库珀对会同时存在与体态和表面态中。