用傅里叶变换红外光谱(FTIR)证实了成功的配体交换，粉黛显示在2,987和2,900 cm-1处消除了油胺光谱特征。

此外，草花城秋作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，草花城秋结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、海扮3-6所示。

实验过程中，靓泉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。粉黛这一理念受到了广泛的关注。近年来，草花城秋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。

飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，海扮快戳。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、靓泉无监督学习、半监督学习以及强化学习。

粉黛机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

然而，草花城秋实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。在此处，海扮一种新型的高性能光热纳米粒子（TPA-NDTANP）是通过激发态分子内运动利用能量设计的，海扮并用于极大地辅助铁死亡诱导剂通过铁死亡途径诱发高效的ICD。

AITC与BTP-eC9表现出良好的相容性，靓泉有利于形成稳定的混合受体。粉黛共轭中间聚合物（摩尔质量（Mn）在1-10kDa）的提议可以克服这些问题。

由于在共混膜中具有良好的相分离和混溶性，草花城秋MePBDFClH的功率转换效率(PCE)最高，为15.06%。在这里，海扮作者报告了一种新的PT，缩写为P5TCN-2F，具有用于高效OSC的氰基取代基。