提出发展中国家可以通过建立以开发生物资源的高技术功能材料为重点，云时源智应用来促进知识经济（K经济）。

代的S电（B）自修复软气动抓手。尽管这种方法非常可靠，云时源智应用但它只允许材料有限次数愈合，而且通常不能在相同的位置重复愈合。

代的S电（D）在柔软的气动夹具中操作四个弯曲软气动执行器。经过24小时的自愈后，云时源智应用该薄膜将被去除并且可以拉伸。代的S电受生物启发自修复能力是解决这些问题的最有前途的方法。

参考文献：云时源智应用https://doi.org/10.1002/adfm.202006432（8）Angew：云时源智应用自修复传感器用于人机交互尽管柔性传感器在信号收集中得到了广泛的应用，但由于其难以区分的信号，可靠性差以及受到不可避免的划痕和机械割伤时的稳定性差，因此很少在人机交互中使用。（c）具有不同微绒毛（长度为2、代的S电4、6、6μm）的传感器的相对阻抗幅度变化与应变的关系。

云时源智应用图9.基于液膜的超耐用应变传感器的制造。

代的S电并对自愈的柔性/可拉伸储能设备甚至电子设备的关键挑战和未来进行了展望。首先，云时源智应用构建深度神经网络模型（图3-11），云时源智应用识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

基于此，代的S电本文对机器学习进行简单的介绍，代的S电并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。3.1材料结构、云时源智应用相变及缺陷的分析2017年6月，云时源智应用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。

代的S电（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。然而，云时源智应用实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。