流动反应器的研究不应局限于简单的固定床反应器，探寻还应扩展到更复杂的反应器，如膜反应器和流化反应器。

南方通过记录依赖于电流和外加磁场的相对方向的单向磁阻（unidirectionalmagnetoresistance,UMR）来检测净自旋极化。通过光学和核磁共振测量，电网电可的密目前仅在块状Te中提供了电流诱导自旋极化的迹象，但这些检测技术和毫米大小晶体的使用不适合集成到全电子纳米器件中。

碲（Te）是一种具有强自旋轨道耦合和手性结构的材料，高供可在纳米线（NWs）或具有良好导电性的薄片中合成，高供是研究非常规手性电荷-自旋转换的理想材料。手性起源的自旋极化产生的UMR比已报道的其他非手性系统的大一到几个数量级，靠性同时还可以通过静电栅极进行调控UMR。三、码优【核心创新】√利用电流和外加磁场的相对方向的单向磁电阻（UMR）检测了净自旋极化。

四、化电【数据概览】图一、TeNWs的晶体学表征、电子能带结构和自旋织构（a）TeNWs的扫描电子显微镜图像。力营（e）H点周围的Te能带结构。

商环作者认为基于Edelstein效应对这种现象的描述可能会扩展到其他具有平移对称性的手性系统。

探寻本文所有图来源于©2022SpringerNatureLimited。最后，南方将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

3.1材料结构、电网电可的密相变及缺陷的分析2017年6月，电网电可的密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。高供图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

靠性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。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，码优然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。