松意作为壁挂炉行业领导品牌，野模早在20多年前就敏锐捕捉到壁挂炉行业先机，高瞻远瞩强势进军壁挂炉行业。
这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，实生接触的人群越来越多，实生了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，野模举个简单的例子：野模当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
首先，实生利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，实生降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。首先，野模根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、实生3-6所示。
野模阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。3.1材料结构、实生相变及缺陷的分析2017年6月，实生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。
因此，野模2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
实生这就是最后的结果分析过程。对于阴极析氢反应（HER）和阳极析氧反应（OER），野模总结了6点耦合这些方面的方法。
独立工作后以通讯作者在Science,SciAdv,JACS,Chem,ChemSocRev,,Joule,EES,等著名期刊发表论文70余篇，实生引用9000余次，入选科睿维安2018、2019年的全球高被引科学家。野模这种未封装的装置在连续照明500h后保持93%的初始效率。
相关研究以SingleAtomArrayMimiconUltrathinMOFNanosheetsBooststheSafetyandLifeofLithium–SulfurBatteries为题目，实生发表在AM上。此外，野模组装的Li-S袋电池在各种弯曲角度下都显示出稳定的循环性能，显示出实际应用的潜力。
