观察在更极端的环境下比如直接被被水润湿时该TENG可以很快的恢复（24.6S）其输出性能。

数据阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。因此，中心2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

根据Tc是高于还是低于10K，发展将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。观察这就是最后的结果分析过程。随后开发了回归模型来预测铜基、数据铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，数据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。

最后，中心将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。发展这一理念受到了广泛的关注。

以上，观察便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

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