2010年4月至2020年5月先后在日本东北大学、重庆澳大利亚国立大学和阿卜杜拉国王科技大学从事太阳能电池材料与器件的研究工作。

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在数据库中，对关答复根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。2018年，于加用在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]。此外，强氢随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、给予卷积神经网络（CNN）等[3]。然后，重庆为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

此外，源能开Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

首先，局针建议构建深度神经网络模型（图3-11），局针建议识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。针对PNI已经开发了不同的电极设计，对关答复比如神经内电极被插入到神经中，对关答复获得了良好的刺激和记录的空间选择性，但它们在插入期间穿透神经组织，神经内电极会产生神经损伤。

当浸入在水溶液中时，于加用水凝胶膨胀使得电极轻轻地被折叠在神经周围。（b）洗掉未固化的柔性树脂后，强氢将高吸水性树脂应用在固化的柔性树脂上，再次暴露，然后洗掉。

给予（c）打印的双层结构从载玻片上剥离并翻转。（b）电极尖端的侧视图示意图，重庆显示了在不同的折叠步骤中各层的变化。