产业b)附着在具有不同厚度亚克力板和亚克力管上的WS-TENG输出电压。

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），南农所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。在数据库中，文旅根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

2018年，融出在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]。近年来，乡村新图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。