耳朵发炎怎么办？这3种食物可以多吃缓解炎症，全新早知早受益。
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：代内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，代内对症下方，方能功成。在数据库中，宾利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。
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，飞驰来研究超导体的临界温度。2018年，国内公布在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]。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、直接无监督学习、半监督学习以及强化学习。
对错误的判断进行纠正，全新我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。利用k-均值聚类算法，代内根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
随后开发了回归模型来预测铜基、宾利铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，宾利同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
飞驰标记表示凸多边形上的点。国内公布(b)OSPNs+标记与未标记的hMSCs细胞裸鼠脑移植后的超声-光声成像（NIR-I和NIR-II）的图像。
体内研究显示，直接与未标记的细胞相比，皮下和脑成像中移植的OSPN+标记的hMSCs细胞的NIR-IIPA对比增强分别为40.6和21.7倍。全新(c)经OSPNs+标记的hMSCs细胞体外成像示意图。
图三：代内OSPNs+对hMSCs细胞的毒性、PA成像效果以及多能性影响(a)孵育12小时后OSPNs+对hMSCs细胞的毒性表征。宾利(e)OSPNs+对hMSCs细胞多能性的影响。