圖使用材料信息學(xué)研究熱輸運(yùn)問題的流程示意圖2019年5月15日，進(jìn)城美國化學(xué)學(xué)會期刊《納米快報(bào)》（NanoLetters）在線刊發(fā)了題為在熱輸運(yùn)領(lǐng)域利用材料信息學(xué)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)熱功能材料和預(yù)測未知熱物性的綜述論文(Materialsdiscoveryandpropertiespredictioninthermaltransportviamaterialsinformatics:amini-review)。該論文回顧了近幾年，個(gè)醫(yī)專材料信息學(xué)應(yīng)用于熱功能材料方向的研究進(jìn)展和前景展望。近幾年，進(jìn)城如何利用材料信息學(xué)推動(dòng)熱輸運(yùn)領(lǐng)域的前沿研究成為熱點(diǎn)問題。

其核心是機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning），個(gè)醫(yī)專而材料信息學(xué)（MaterialsInformatics）是結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)算法與材料科學(xué)工程的一個(gè)新興領(lǐng)域。如下圖所示，進(jìn)城材料信息學(xué)是基于模擬計(jì)算或?qū)嶒?yàn)測量等方式得到的數(shù)據(jù)庫，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法尋找特定性質(zhì)的功能材料或預(yù)測目標(biāo)材料的未知性質(zhì)。

人工智能已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)、個(gè)醫(yī)專經(jīng)濟(jì)以及醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。

隨著研究的深入，進(jìn)城傳統(tǒng)方法遇到一定的限制。騰訊和天貓分列榜單第二、個(gè)醫(yī)專三位，占比為15.0%和11.3%，環(huán)比均下降0.8個(gè)百分點(diǎn)。

小米依舊位列榜首，進(jìn)城但市場份額較上月下降1.9個(gè)百分點(diǎn)，其中小米盒子4S表現(xiàn)出色。在500元以上價(jià)格段高端市場，個(gè)醫(yī)專當(dāng)貝占據(jù)市場過半份額。

9月27日，進(jìn)城洛圖科技（RUNTO）發(fā)布最新的智能盒子數(shù)據(jù)顯示，2022年8月，中國智能盒子線上零售量為18.7萬臺，同比下降9.6%，環(huán)比增長6.3%。近期，個(gè)醫(yī)專以巧學(xué)伴和寶得利為代表的新興品牌推出主打?qū)W習(xí)的教育盒子，囊括了豐富的教育內(nèi)容。