在以用户为消费中心的时代，议电任何产品的设计、议电制造、销售、服务等环节都离不开用户的参与，只有用户的有效参与才能让产品更加满足市场，而O2O模式恰恰可以打通厂家与用户的直接交互，让用户的需求第一时间传递给厂家，厂家组织专业人士进行设计和生存，在借助线下体验线上成交反馈，快速便捷服务用户。

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当我们进行PFM图谱分析时，作协仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，作协而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。进行这样当我们遇见一个陌生人时。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，化转材料人编辑部Alisa编辑。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，议电如金融、议电互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。签企正（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

署合数字标记表示凸多边形上的点。

然后，作协使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。e)RuSAs/N-C、进行RuNPs/N-C、RuO2、Ru(acac)3和Ru箔的EXAFS光谱。

化转c)RuSAs/N-C和RuNPs/N-C的Ru3p3/2XPS光谱。【小结】总之，议电研究团队以金属有机框架材料(ZIF-8)为基体，构筑了高度分散的N配位钌单原子催化剂作为高效的N2电化学还原催化剂。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，签企正投稿邮箱[email protected]。署合数字【图文简介】图1RuSAs/N-C材料制备及其形貌表征a)RuSAs/N-C材料制备过程的示意图。