现任物理化学学报主编、济南街科学通报副主编，Adv.Mater.、ACSNano、Small、NanoRes.、ChemNanoMat、APLMater.、NationalScienceReview等国际期刊编委或顾问编委。

首先，处租赁住房楼构建深度神经网络模型（图3-11），处租赁住房楼识别在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。为了解决这个问题，出门2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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然后，济南街采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

在数据库中，处租赁住房楼根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。通过调节银纳米线的浓度以及聚乙烯醇和聚乳酸-乙醇酸的选择，出门可以分别调节电子皮肤的抗菌和生物降解能力。

地铁（c）SEM图像显示触觉皮肤表面的金字塔形微结构。济南街插入了人体皮肤与外部环境之间的微环境中的空气和湿气流动方向图。

二、处租赁住房楼电子皮肤的最新研究进展1、处租赁住房楼《ScienceAdvances》：基于全纳米纤维摩擦电纳米发电机的透气、可生物降解、抗菌且自供电的电子皮肤近日，中国科学院大学王中林院士团队报告了一种基于全纳米纤维摩擦纳米发电机的透气，可生物降解和抗菌的电子皮肤，该皮肤是通过将银纳米线（AgNWs）夹在聚乳酸-乙醇酸（PLGA）和聚乙烯醇（PVA）之间制成的。出门（f）基于STENG的电子皮肤的模拟电势分布。