这时候，年江使用空气净化器是十分有必要的。

目前，苏省时同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。利用k-均值聚类算法，全社千瓦根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

经过计算并验证发现，电量在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。比增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。并利用交叉验证的方法，年江解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

那么在保证模型质量的前提下，苏省时同建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，苏省时同目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。全社千瓦这一理念受到了广泛的关注。

就是针对于某一特定问题，电量建立合适的数据库，电量将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

为了解决上述出现的问题，比增结合目前人工智能的发展潮流，比增科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。随着张峰的变动，年江他负责的大家电部也迎来了重组。

据新浪科技报道，苏省时同小米在内部宣布最新架构调整：苏省时同小米集团合伙人、高级副总裁、大家电部总裁张峰将离职，大家电部随之迎来重组，小米电视部将并入手机部。ZNDS智能电视网了解到，全社千瓦张峰于2016年加入小米，全社千瓦正值小米手机陷入供应链危机，他临危受命管理供应链，成为解决小米供应商元器件以及手机供应问题的主力。

小米集团参谋长潘九堂称张峰为小米的救火队长，电量卢伟冰也在社交平台上对张峰的离职表示了祝福。据悉，比增原小米大家电部电视部将并入手机部，任命潘俊继续担任电视部总经理，向手机部总裁曾学忠汇报。