电视智能化导致盒子市场萎缩，丨走斐洛创新场景盒子开始兴起受电视智能化程度不断提升的影响，与电视强相关性的智能盒子正在进入夕阳阶段。
经过计算并验证发现，进旧金山在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。丨走斐洛这就是最后的结果分析过程。
此外，进旧金山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。此外，丨走斐洛目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。因此，进旧金山复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
最后我们拥有了识别性别的能力，丨走斐洛并能准确的判断对方性别。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、进旧金山无监督学习、半监督学习以及强化学习。
丨走斐洛图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
进旧金山（e）分层域结构的横截面的示意图。第三，丨走斐洛PIC易于通过水和醇作为加工溶剂制备成薄膜。
进旧金山（D）石英衬底上原始HPMO和HPMO:Sn薄膜的归一化UV-vis吸收光谱。因此，丨走斐洛如果能在不影响其高功函特性的前提下，显著提高PIC的电导率，它们将成为生产高效率OSC的有前途的HTL材料。
此外，进旧金山该团队还证明了HPMO:Sn能够兼容大面积涂布制备，即：采用刮涂的HPMO:Sn薄膜制备了1.0cm2的OSC，效率达到15.1%。虽然研究人员已经做了大量的努力来替代这两种HTL材料，丨走斐洛但是OSC，光伏效率提高程度仍然受限，因此，开发新的HTL材料势在必行。
