每一个你，都是守护城市的“主人翁”

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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，护城由于原位探针的出现，护城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。以上，人翁便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

守市（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。护城（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。并利用交叉验证的方法，人翁解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

此外，守市随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。然后，护城采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

目前，人翁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。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，守市但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。同时担任国际期刊FrontiersinChemistry(NanoscienceSection)（影响因子4.312）执行主编，护城ParticleParticlesystemscharacterization国际期刊学术期刊编委（影响因子4.384）。

目前虽然有机NIR-II荧光探针已经被广泛报道用于活体成像，人翁然而由于其血液循环半衰期较短（约5-60分钟），无法实现动态生理过程的连续监测。（b）根据LZ染料的优化S1几何结构，守市绘制了HOMO和LUMO图。

（g-k）沿脑（f）、护城后肢（h）和淋巴系统（j）红色虚线的荧光强度分布（点）和高斯拟合（线）。图五、人翁实时无创NIR-II成像监测血脑屏障的开启和关闭（a）用于监测BBB开启和恢复的NIR-II成像设置的示意图。