结果发现，脱口套相位图像中心的模拟位移与样品倾斜实验中的相位图像中心的位移吻合得很好，从而证实了电子全息观测得到的涡旋中心附近的磁化分布。

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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，终于它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。随后开发了回归模型来预测铜基、进入铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，进入同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。黑魔图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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为了解决这个问题，秀熬2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

最后，到第将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。主要从事仿生功能界面材料的制备及物理化学性质的研究，终于揭示了自然界中具有特殊浸润性表面的结构与性能的关系，终于提出了二元协同纳米界面材料设计体系。

藤岛昭，进入国际著名光化学科学家，进入光催化现象发现者，多次获得诺贝尔奖提名，因发现了二氧化钛单晶表面在紫外光照射下水的光分解现象，即本多-藤岛效应（Honda-FujishimaEffect），开创了光催化研究的新篇章，后被学术界誉为光催化之父。其中，黑魔PES-SO3H层充当功能层，PES-OHIm层充当支撑层。

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