近日，电力多伦多大学EdwardH.Sargent教授研究团队报道了晶格锚定杂化材料，电力其将铯铅卤化物钙钛矿与铅硫属元素化物CQD结合，这两种材料之间的晶格匹配有助于稳定性超过组分的稳定性。

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，人工来研究超导体的临界温度。首先，智能征求构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

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人工标记表示凸多边形上的点。

智能征求阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。算法图4. 气凝胶对不同类型水的传输。

模型（d）蒸发速率和能量效率关系。该团队在落羽杉以及针叶树管胞结构的启发下，评测采用径向冰模板法和低温原位自由基聚合技术，评测构造了一种径向分级多孔结构的气凝胶，实现了具有毫米级别的径向发散通道、微米级别的褶皱、多孔分子网络，并利用碳纳米管（CNT）作为太阳光吸收层，实现了纯水、海水、污水、地下水等多种水的长距离传输（190min内超过28cm）和高效蒸发收集（水蒸发速率约2.0kg/m2/h，能量效率达到85.7%）。

（b）一个太阳光（1Kw/m2）照射下温度随时间的变化，规范稿插图为红外热成像照片。电力（e）本文数据与文献对比。