材料结构组分表征目前在储能材料的常用结构组分表征中涉及到了XRD,NMR,XAS等先进的表征技术，赛普此外目前的研究也越来越多的从非原位的表征向原位的表征进行过渡。

利用k-均值聚类算法，提供图像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。高端（e）分层域结构的横截面的示意图。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、传感辅助多维材料表征、传感获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。根据Tc是高于还是低于10K，器样将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。实验过程中，赛普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。

提供图像图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。需要注意的是，高端机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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制备出的PAN@UiO-66-NH2不仅具有良好的透气性能，提供图像而且极大的提高了MOFs颗粒的分散程度，有利于提升气体传感器的灵敏度和响应速度。利用制备出PAN@UiO-66-NH2复合膜作为电容式气体传感器的介电层，高端通过喷涂碳纳米管作为电极材料，高端并成功制备出具有高灵敏的一体化电容式SO2气体传感器。

传感（c）弯曲对传感性能的影响。SO2作为钢铁行业主要的污染排放物，器样是形成雾霾、酸雨的主要污染物之一，严重影响了人们的生活，对其实时监测监控已成为关注的焦点。