源汽制备出多种具有特殊功能的仿生超疏水界面材料。

另外7个模型为回归模型，大山预测绝缘体材料的带隙能（EBG），大山体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。那么在保证模型质量的前提下，源汽建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，源汽目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

此外，大山作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，大山结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。随后开发了回归模型来预测铜基、源汽铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，源汽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。随后，大山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。

实验过程中，源汽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。此外，大山随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

首先，源汽构建深度神经网络模型（图3-11），源汽识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

大山（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。源汽课程安排12月5日15：00--16：00 石墨烯电池12月12日15：00--16：00血管绘制已经直播的有6场。

大山C4D几乎所有模块都优于3DMAX。源汽Cinema4D是一个老牌的三维软件。

C4D主要是在影视后期，大山工业渲染这两个行业表现突出。C4D全名CINEMA4D，源汽出自于德国MAXON。