该研究选取三种典型压电陶瓷钛酸钡（BT）、亚南研钛锆酸铅（PZT）和铌酸钠钾（KNN）的NPs为代表，亚南研采用聚二甲基硅氧烷（PDMS）为柔性基体构筑PENGs，并详细阐述了适当厚度的碳壳层对PENGs压电输出的增强机理：基于Lewis电子扩散模型，由于碳壳层具有良好的导电性，在外电场作用下，移动电荷在碳层中的重新分布和积累引起局部电场增强，使得压电陶瓷颗粒充分极化
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，燃料然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。3.1材料结构、电池相变及缺陷的分析2017年6月，电池Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
为了解决上述出现的问题，重点结合目前人工智能的发展潮流，重点科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，计划接触的人群越来越多，计划了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。项目（e）分层域结构的横截面的示意图。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：通过原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。目前，科技机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
部终我们便能马上辨别他的性别。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、期验辅助多维材料表征、期验获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。然而，亚南研柔性OLED仍然是紧缺资源，只有三星、苹果两大品牌有机会获得相对大量的柔性OLED面板资源，更多的国产手机厂商将仍然以LCD面板资源进行布局。
与此同时，燃料受到此前苹果隐藏式指纹识别专利(包含静电镜头的电容式指纹识别传感器)鼓舞，专利显示指纹识别或被嵌入到屏幕玻璃面板的下方。目前手机面板的长宽比以16:9为主，电池如HD、FHD。
对于摄像头来说，重点主要考虑机构件避让;对于指纹识别来说，整合式设计将是未来主要方向，即隐藏式指纹即将来临。根据调查，计划2017年全球手机LTPSincell液晶面板供给量将达6亿片，在LTPS(低温多晶硅)LCD面板中渗透率达78%。
