刘强东早已看透一切…
10.Nature Catalysis:新型固液相转换电催化剂的高效CO2还原性能探究目前的工作大多数集中于元素掺杂、刘强缺陷调控、刘强形貌工程、基底设计等方面，但是这些调节策略只能改变催化剂的结构、电子态和相应的基本催化路径反应。 然而，东早目前为止所有的光突触器件的光刺激信号都来自外部光源，外部光源的使用使得构建具有同步信号传输的紧凑型光学ANN变得困难。与电信号不同，刘强光具有传输距离远、带宽大等优点。
东早相关研究成果以Light-emittingmemristorsforoptoelectronicartificialefferentnerve为题发表在国际著名期刊NANOLETTERS上。然而，刘强目前电子突触系统中的信息载体只能通过电互连。作者简介通讯作者：东早李福山教授，东早男，1978年生，博士生导师，英国工程技术学会会士，国际先进材料学会会士，福州大学物理与信息工程学院副院长，教育部场致发射显示技术工程研究中心主任，福州大学量子点研究院院长。
本工作中，刘强来自前LEM（突触前膜）的光信号作为后LEM（突触后膜）的输入信号，刘强层间的信号传输完全基于器件本身光通信，无需外部光源，从而消除传统基于电子信号的神经系统中的物理限制。在这项工作中，东早首次在单个量子点LEM器件中结合了光接收器、光发射器和光突触的功能。
刘强图2：基于发光忆阻器的光电突触特性表征图。 此外，东早通过模拟生物的反射弧成功构建了一个光电人工传出神经系统来智能地控制机械手。当然，刘强机器学习的学习过程并非如此简单。 东早图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。刘强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。 一旦建立了该特征，东早该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。以上，刘强便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。 |
