总结：氢燃氢气神话反应的是没有文字的年代的世界面貌，是人类生活的精神宝库。
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，料电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。近年来，池电车专这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
经过计算并验证发现，动汽在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。然后，用高压储研究为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。就是针对于某一特定问题，质量建立合适的数据库，质量将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，保障接触的人群越来越多，保障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。这就是步骤二：体系数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。
氢燃氢气图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，料电详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。池电车专（d）基于悬空碳纳米管薄膜和不悬空碳纳米管薄膜的器件的发射特性的比较。
【背景介绍】片上集成电子源是真空微电子学的重要组成部分，动汽在小型化X射线管、动汽真空微电子集成电路、微型电子显微镜，离子注入系统中的离子推力器和电荷补偿装置等领域显示出巨大的应用潜力。在过去的几十年里，用高压储研究有关片上集成的电子源的研究主要聚焦在基于微尖的场发射电子源阵列（FEAs）上。
图三、质量单个微型电子发射源的稳定性和可重复性（a）在约5×10-4Pa下测得的单个微型电子发射源的短期稳定性测试。实验测量发现，保障制备的器件在较低的工作电压（3~4V）可以获得较高的发射电流密度（≈1.33Acm-2）。
