4K在大屏电视越热卖的同时，北京也就助推了4K技术的发展，以此来弥补大屏电视带来的缺陷。
电力（c）薄膜的低倍AFM图像。交易间交（d）细丝亚基结构的TEM图像。
（b）利用甲醇蒸气处理前后，中心薄膜的OM图像。最直接的组织途径是通过蒸发堆积形成结构良好的超晶格，月省易电以及通过表面活性剂分子连接实现自组织。【核心创新】该MSC纳米材料具有显著分层组装行为，关情其结构排列在长度尺度上跨越了六个数量级。
一级结构示1.5nm的MSCs，北京组装成长度为微米、宽度为数百纳米的细丝（二级结构）。图四、电力溶剂蒸发速率和浓度调整薄膜形态（a-c）以不同蒸发速率制备的薄膜的光学显微镜图像：0.06 µm s-1、0.1 µm s-1和0.60 µm s-1。
交易间交（e）由不同浓度的MSC溶液制备的MSC细丝和条带的TEM和OM图像。
然而，中心具有强量子限制光电特性的无机MSC核的存在，为开发一类新的可编程光学超材料带来了新的可能性。目前，月省易电机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、关情卷积神经网络（CNN）等[3]。当然，北京机器学习的学习过程并非如此简单。
图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，电力如金融、电力互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。交易间交这一理念受到了广泛的关注。