美欧你想必想到了漫威宇宙的《雷神》系列吧。

(2)提出一种应力诱导载流子存储（Force-inducechargecarrierstorage,FICS）效应，对俄这种效应能够将应力作用下产生的载流子存储于应力发光材料较深的能量陷阱中，对俄随后在热刺激下读取出存储的应力信息【Light-Sci.Appl.2020,9:182】。图4、油气有用基于应力发光强度比(ITb/IEu)与环境温度的相关性实现温度传感(a)SrZnSO:0.02Tb3+,0.01Eu3+在不同温度下的应力发光光谱。

随着智能建筑和电子皮肤等应用的兴起，美欧产业界对于智能传感器提出了更高的要求，例如需要通过感知包括应力、温度和湿度等多种外部刺激。对俄(b)包含SrZnSO:0.02Tb3+,0.01Eu3+的复合薄膜在不同加载力下的应力发光光谱。油气有用(c)SrZnSO:0.02Tb3+,0.01Eu3+温度传感的绝对和相对灵敏度。

该课题研究得到国家自然科学基金重点项目（51832005）、美欧面上项目（51872247、美欧61875136、11804255、12074298）、中国科协青年人才托举工程（2018QNRC001）、厦门大学青年人才创新团队项目（20720200075）资助。对俄应力发光材料是一类在机械作用下发射光子的智能传感材料。

油气有用(b)不同温度下相机拍摄的复合薄膜应力发光照片。

美欧研究成果以题为AchievingRemoteStressandTemperatureDual-ModalImagingbyDouble-Lanthanide-ActivatedMechanoluminescentMaterials发布在国际著名期刊Adv.Funct.Mater.上。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、对俄3-6所示。

目前，油气有用机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。那么在保证模型质量的前提下，美欧建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，美欧目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、对俄无监督学习、半监督学习以及强化学习。然后，油气有用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。