死亡女神海拉每天用罪人的灵魂喂食尼德霍格，帮富以此减缓它啃食世界之树根部的速度。

那么在保证模型质量的前提下，豪花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，豪花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。随后开发了回归模型来预测铜基、职业铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，职业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。

并利用交叉验证的方法，帮富解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、豪花3-6所示。职业这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

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、帮富无监督学习、半监督学习以及强化学习。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：豪花原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

然而，职业实验产生的数据量、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。

帮富这一理念受到了广泛的关注。文章总结归纳了基于非共价键和可逆共价键交联及自组装具有自修复性质的聚合物黏合剂的合成、豪花表征及在Si（/C）负极的应用与自修复机制。

职业在Science,NatureCommunications,NanoEnergy,JournalofMaterialsChemistryA,物理化学学报和新型炭材料期刊等发表论文80余篇。帮富(c,d)柔性锂金属电池固态电解质图3. (a,b)分散在聚多巴胺(PDA)中的氧化石墨(GO)。

(2)大多数自修复聚合物是离子和电子绝缘的，豪花仅具有自修复能力的聚合物不适合作为电池体系中高性能黏合剂和固态电解质。(3)自修复聚合物黏合剂需要具有良好的化学稳定性和热稳定性，职业要求自修复聚合物黏合剂在电解液体系中不溶解、职业不分解，对电解液具有良好的吸收能力。