北京图四：光催化性能提升机理研究（a）rGO-F/PVDF-HFP多孔薄膜在无光条件下的产氢性能研究
电力电量（e）分层域结构的横截面的示意图。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、交易交易无监督学习、半监督学习以及强化学习。
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随后开发了回归模型来预测铜基、北京铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，北京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。【小结】这项研究工作报道了InSe的Seebeck系数和热电功率因子随着样品厚度减薄而增强的现象，电力电量结合理论计算我们发现该增强主要得益于薄层样品中增强的量子限域效应增强导致材料的能带边态密度变得尖锐等因素。
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