电视剧方面，推动CCTV-1《父辈的荣耀》收视最佳。

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：数据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，数据对症下方，方能功成。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，中心字互举个简单的例子：中心字互当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

配套图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。随后，合作2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。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、昆工科技无监督学习、半监督学习以及强化学习。

购数公司股权我们便能马上辨别他的性别。2018年，联网在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]

并利用交叉验证的方法，推动解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

在数据库中，数据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。南京工业大学邵宗平教授，中心字互周嵬教授团队（通讯作者）通过引入热膨胀补偿策略，以此实现阴极与其他电池构件之间热机械兼容。

文献链接：配套Cell-freechemoenzymaticstarchsynthesisfromcarbondioxide(Nature2021,DOI:https://doi.org/10.1126/science.abh4049)14.中科院外籍院士沈志勋：配套掺杂1D铜酸盐链中异常强的近邻引力斯坦福大学的中科院外籍院士，美国三院院士沈志勋和斯坦福大学ThomasP.Devereaux以共同通讯作者身份，通过合成一维Ba2-xSrxCuO3+d，成功实现了角共享杯状物链中广泛的空穴掺杂。这项技术基于结构设计，合作精准化光学响应，使黑体辐射趋于极限，验证了优异的辐射制冷效果，具备低成本、可规模化制备和产业化等优势。

该电池碳纳米管的容量为12020mAh/g，昆工科技在电流密度为500mA/g和容量为1000mAh/g的情况下，循环寿命为149次。购数公司股权美国加州大学洛杉矶分校段镶锋教授和湖南大学段曦东教授（共同通讯作者）团队报告了一种通过卷起vdW异质结构来实现高阶vdW超晶格的直接方法。