未来，零成仍需要大量的研究来深入探究下一代信息技术的石墨烯基器件的半导体物理。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、本挖3-6所示。此外，掘需目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：求侧潜力原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。另外7个模型为回归模型，资源预测绝缘体材料的带隙能（EBG），资源体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。零成（e）分层域结构的横截面的示意图。
2018年，本挖在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]。并利用交叉验证的方法，掘需解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
为了解决这个问题，求侧潜力2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
（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，资源由于数据的数量和维度的增大，资源使得手动非原位分析存在局限性。目前，零成智能盒子作为传统电视的外接设备，整体销量规模的萎缩已经不可避免。
电视智能化导致盒子市场萎缩，本挖创新场景盒子开始兴起受电视智能化程度不断提升的影响，与电视强相关性的智能盒子正在进入夕阳阶段。随着国内智能电视普及，掘需智能投影、投屏等大屏设备的兴起，智能盒子市场的需求持续低迷。
随着国内消费升级，求侧潜力同时智能盒子市场的规范化，求侧潜力国内智能盒子的品质也在走向高端化、精品化，中高端的智能盒子市场份额不断提升，主攻中高端市场的当贝是TOP4品牌中唯一实现环比增长的厂商，销量环比增长22%。近期，资源以巧学伴和宝得利为代表的新兴品牌推出主打学习的教育盒子，囊括了丰富的教育内容。
