针对这一状况，博海为了满足消费者的更多样需求，获得消费者的好感度，淋浴房企业应该加强市场研发，推动淋浴房产品款式多样化发展。

【小结】综上所述，拾贝作者一个自动化、实验驱动的方案，并且用于生成典型难熔氧化物（HfO2）的多相ML-IP证明了该概念。游戏研究成果以题为ExperimentallyDrivenAutomatedMachine-LearnedInteratomicPotentialforaRefractoryOxide发布在国际著名期刊Phys.Rev.Lett.上。

模拟结果的准确性仅受用于生成训练数据的从头算方法的选择所限制，面前爱并且可以通过选择更准确的量子化学技术来系统地提高。结果表明，博海多相电势能够从头开始精确地重现HfO2从室温到熔体的结构和动力学性质。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，拾贝投稿邮箱：[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaokefu.。

主动学习是机器学习的一个子领域，游戏其中无监督机器学习以最少的训练配置得到最优的有监督机器学习模型（ML-IP）。（2）该方法通过与实验测量数据直接相连，面前爱消除了训练ML-IP所需的采样相空间的歧义。

博海（3）生成的ML-IP可以通过主动学习方案进行迭代改进。

拾贝（2）基于聚类的主动学习能在广泛的相空间中进行探索。虽然有一些报道试图控制液相中的阴离子交换，游戏以及尝试在汽/固反应中进行阴离子交换，但还没有关于原位定量调控钙钛矿组分的工作。

同时还对样品进行SEM形貌表征，面前爱这些结果表明与前驱体材料相比该方法能很好保持样品的形貌和结晶度。Figure 5. 原位定量调控组分为了确认该方法控制机理，博海随后作者进一步仿真了阴离子交换迁移模型，博海发现I离子、Br离子迁移势垒低，阴离子交换过程是迅速的。

拾贝这种方法及公式也可用于其他材料及类似实验中。该研究中作者简单阐述了气/固相阴离子交换策越的原理，游戏即加热MABr粉末产生少量的MABr蒸汽与前驱体MAPbI3薄膜（或其他形貌的钙钛矿材料）进行缓慢的阴离子交换。