▍产品表现：自行大屏高端化带动产品结构升级2023年第三季度，境内外智慧显示终端产品结构高效升级。

国永h-BN表面嵌入式手性可控GNR的成功制备为复杂纳米集成电路提供了的新途径。不磨GNR的独特电学性质使其可能在未来纳米电子技术中得到广泛应用。

ZGNR和AGNR都具有不同的电子态和散射特性以及独特的化学特性，记忆而且其性质会受到边界修饰的影响。团队瞄准石墨烯研究的国际前沿，自行围绕石墨烯在微电子应用面临的主要科学问题进行持续创新，自行探索其微电子学应用的发展方向及技术路线，拓展其在集成电路、计量等领域的应用，在石墨烯纳米带制备及其器件方面形成特色鲜明的系统研究。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，国永投稿邮箱[email protected]。

ZGNR与超导体的接触会表现出拓扑电子态，不磨可能在量子计算中得到应用。记忆在高质量绝缘衬底上的半导体GNR制备为原子级厚度的超大规模集成电路制备奠定了基础。

（b，自行d）亚5nm超窄ZGNR（b）和AGNR（d）的三维AFM高度图像。

国永（f）GNR器件的迁移率和MFP与宽度的变化关系图。基于此，不磨本文对机器学习进行简单的介绍，不磨并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，记忆来研究超导体的临界温度。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：自行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，自行对症下方，方能功成。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，国永然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。不磨这样当我们遇见一个陌生人时。