上海交通大学、南方复旦大学、南京大学、中国科学技术大学、中山大学和山东大学也跻身中国前十。

电网电流图4：冷却和加热过程中在不同测试温度下Ti-44Ni-5Cu-1Al（at％）CR673样品的原位X射线衍射图。尽管对于B2-B19转变来说，公司超弹性应变是最大的，但对于大多数合金来说，B2相和B19相之间的晶格相容性并不好。

（b）、研发应用（c）、（d）分别取自标记为B，C和D区域的选区域衍射图。B2相和R相之间的晶格相容性较好，微型并且B2-R转变有优异的疲劳性能。传感图示了由逆向马氏体转变引起的ΔT。

然而，南方B2-R转化的转变应变和潜热很小，这限制了这种转化的使用。（a）在最大拉应力〜500MPa，电网电流318K下的Ti-44Ni-5Cu-1Al（at％）CR673试样。

公司减小晶粒尺寸对改善机械性能是有效的。

研发应用（a）在332K测试的HR样品。此外，微型随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

对错误的判断进行纠正，传感我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，南方来研究超导体的临界温度。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：电网电流原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。3.1材料结构、公司相变及缺陷的分析2017年6月，公司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。