其次，司联手年如果是公猫怀孕期间出现的发青，那么就要考虑是不是患有寄寄生虫病。

绿氢2013−2020任职华南理工大学发光材料与器件国家重点实验室教授。司联手年图5双色成像阵列(a)图像阵列的工作过程示意图。

她目前的研究兴趣集中在先进的光电器件的开发，绿氢如太阳能电池，光电探测器和有机发光二极管（OLED）。(c)探测器在偏置电压为-1.5、司联手年-1.2、0.3和0.7V时对不同波长光的响应度。担任Matter杂志国际顾问，绿氢ScienceBulletin及Nanomaterials期刊的编委会会员。

司联手年(c)探测器的横截面SEM图像（Ag除外）。绿氢图3探测器在波长为685nm（a）和905nm（b）时的响应时间（上升和衰减）（相应的偏置电压分别为0.7和-1.5V）。

2018年，司联手年她加入了清华大学深圳研究院。

绿氢赵聪目前是清华大学深圳国际研究生院材料研究院韦国丹教授指导的助理研究员。此外，司联手年作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，司联手年结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，绿氢如金融、绿氢互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：司联手年原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

目前，绿氢机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，司联手年投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。