现在脉脉最火的话题是裁员

脉脉（d）Zn/IHS电极的K-edgeXANES光谱。

需要注意的是，最火机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。3.1材料结构、脉脉相变及缺陷的分析2017年6月，脉脉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。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，最火由于数据的数量和维度的增大，最火使得手动非原位分析存在局限性。首先，脉脉利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，脉脉降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。此外，最火Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，脉脉然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），最火所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

因此，脉脉复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

2018年，最火在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。该水凝胶具备良好的生物稳定性，脉脉在水环境中的植入式和柔性电子器件应用中具有重要优势。

最火（h）PGCNSH水凝胶植入兔子背部肌肉用于体外生物稳定性测试。成果简介近日，脉脉西南交通大学鲁雄教授课题组与中国海洋大学韩璐教授提出了采用导电的聚多巴胺还原氧化石墨烯（PGO）纳米片用于插层纤维素微晶及诱导II型纤维素在其表面原位再生的策略将绝缘的微晶纤维素转化为二维导电纳米纤维素（PGCbio-nanosheets），脉脉并以此为基础结构单元组装制备了具有良好柔性、导电性、生物稳定性、及细胞/组织亲和性的导电纤维素基水凝胶。

（b）PGC通过物理自组装形成三维网络结构，最火然后通过ECH化学交联形成稳定性良好的PGCNSH水凝胶。脉脉图文导读图1 二维导电纤维素纳米片的制备及其组装形成具有生物稳定性的三维导电水凝胶。