这里有由冰、王先火、空气构成的三色彩虹桥，可以通往神国。
以上，生最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。随后开发了回归模型来预测铜基、乐购铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，乐购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。
此外，王先随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。生最这一理念受到了广泛的关注。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：乐购认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，乐购对症下方，方能功成。
最后，王先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。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、生最电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
首先，乐购构建深度神经网络模型（图3-11），乐购识别在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。
那么在保证模型质量的前提下，王先建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，王先目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。同时，生最成功构建了基于摩擦纳米发电机的可穿戴柔性触摸平板，利用微型控制器和无线蓝牙模块，实现了人机交互。
乐购（e）图案化LIG电极在不同弯曲角度下的电阻。王先（d）手指在16×16的TSA表面书写字母HENU(河南大学的缩写)的示意图。
近年来共发表SCI收录论文30余篇，生最包括有ACSNano,J.Am.Chem.Soc.,Adv.Funct.Mater.,NanoEnergy等国际知名杂志,被引用次数超过2000余次，单篇最高引用次数超过200次。乐购（b）基于图案化LIG数字阵列的无线人机界面系统原理图。
