inOS主界面采用大量的色块组合，工信图文并茂，上面还具有明确的名称，通俗易懂。

就是针对于某一特定问题，部国建立合适的数据库，部国将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。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，家绿据中来研究超导体的临界温度。

首先，色数示构建深度神经网络模型（图3-11），色数示识别在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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、心名卷积神经网络（CNN）等[3]。那么在保证模型质量的前提下，工信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，工信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。

在数据库中，部国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3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，家绿据中由于原位探针的出现，家绿据中使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

经过计算并验证发现，色数示在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

此外，心名目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。相关研究以ThermoplasticElastomerTunesPhaseStructureandPromotesStretchabilityofHigh-EfficiencyOrganicSolarCells 为题目，工信发表在AM上

相关研究以High-PerformanceOrganicSolarCellsfromNon-HalogenatedSolvents为题目，部国发表在AFM上。DOI:10.1002/aenm.202101768图5太阳能电池活性层分子及其性能AFM：家绿据中全绿色溶剂处理平面异质结有机太阳能电池实现16%效率南昌大学陈义旺和江西师范大学廖勋凡等人采用顺序旋涂和正交溶剂策略相结合的方法制备了平面异质结器件，家绿据中该策略减少上下层之间溶剂侵蚀造成的材料损失，并改善了垂直相分布，全过程都使用的绿色溶剂，最终实现16%的高效率，是目前平面异质结器件的最高效率。

DOI:10.1002/adfm.202107827图7 工艺流程及分子与器件结构AFM：色数示18.74%效率的交互型体异质结有机太阳能电池四川大学彭强和新南威尔士大学戴黎明等人报道了一种新型灵活的溶液处理方法，色数示可以获得一种新型理想的交互型体异质结结构。具有在激子扩散长度范围内孔间距的交互型体异质结结构可以提供一个良好的活性层界面，心名用于有效的激子解离和最小化电荷复合，心名同时自由电子和空穴可以通过更直接的路径传输到各自的电极结构，从而显著提高器件性能。