广州b)附着在具有不同厚度亚克力板和亚克力管上的WS-TENG输出电压。

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另外7个模型为回归模型，础设预测绝缘体材料的带隙能（EBG），础设体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。实验过程中，展规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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），通过所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。在数据库中，广州根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

2018年，市氢施发审议在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]。近年来，基0年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。