文章鏈接：工項Anintegratedself-healableelectronicskinsystemfabricatedviadynamicreconstructionofananostructuredconductingnetwork.(Nat.Nanotech.,DOI:10.1038/s41565-018-0244-6)本文由材料人編輯部納米材料學術組艾越供稿，工項材料牛編輯整理。煤化目活e.圖像和自愈式ECG傳感器的相應示意圖。在自修復的機載系統(tǒng)中，工項高性能互連的ECG/應變傳感器和LEC單元現(xiàn)在可以通過利用自修復聚合物的自粘特性無縫集成到單個平臺中，工項使其高度適用于先進的機器人或假肢電子皮膚。
煤化目活而制造具有人類皮膚自愈合特性的柔性電子器件極具挑戰(zhàn)性。工項插圖：每個電極的照片。
另一方面，煤化目活一維（1D）金屬納米線和碳納米管（CNT）已用于自愈合電極。
與其他自修復電極相比，工項本研究中的納米材料/聚合物復合電極非常有優(yōu)勢，工項原因如下：（1）它們可用作器件中的有源元件（包括互連）;（2）即使在損壞后，它們也具有很高的拉伸性;（3）它們可以自修復，具有很強的耐受性;（4）它們在室溫下表現(xiàn)出自主的自修復性。首先，煤化目活構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型（圖3-11），煤化目活識別在STEM數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的破壞晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的實驗中找到各種類型的原子缺陷。
為了解決這個問題，工項2019年2月，Maksov等人[9]建立了機器學習模型來自動分析圖像。此外，煤化目活隨著機器學習的不斷發(fā)展，深度學習的概念也時常出現(xiàn)在我們身邊。
根據(jù)Tc是高于還是低于10K，工項將材料分為兩類，構建非參數(shù)隨機森林分類模型預測超導體的類別。另外7個模型為回歸模型，煤化目活預測絕緣體材料的帶隙能（EBG），煤化目活體積模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜溫度（θD），定壓熱容（CP），定容熱容（Cv）以及熱擴散系數(shù)（αv）。
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