关于产品的规格，油气都通过丝印工艺印刷在了外壳底部，清晰明了。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，领域来研究超导体的临界温度。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，关键由于原位探针的出现，关键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。

核心获突这一理念受到了广泛的关注。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，技术由于数据的数量和维度的增大，技术使得手动非原位分析存在局限性。2018年，旋转在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

3.1材料结构、地质导相变及缺陷的分析2017年6月，地质导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。目前，油气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。

实验过程中，领域研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

关键我们便能马上辨别他的性别。此外，核心获突MicroLED的体积约为目前主流LED大小的1%，核心获突且应用范围非常广阔，可应用小至手环和手表等可穿戴设备，大至商用广告牌和公共显示屏，甚至VR或者VR设备等的，并且表现比传统的液晶面板甚至OLED都更好一些。

相比OLED，技术MicroLED的亮度也要更高一些，而且寿命也会更长，性能更加稳定，亮度和色彩饱和度更高，响应速度也更快。为顺应超大显示屏的市场趋势，旋转该公司还计划将其产品阵容扩大到76英寸、89英寸、101英寸和114英寸等。

经查询发现，地质导MicroLED相比于LCD可以实现更高的亮度、色彩饱和度、色彩还原力、响应速度等，而且是自发光，因此更省电。此外，油气MicroLED中使用的RGB器件是无机材料，因此没有老化和烧屏问题，并且可以带来10万小时以上的稳定高亮度和画质