靠自投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaokefu。

1、主创Nature2、主创Science3、PNAS4、AM5、Angew6、JACS7、NatureCommunications8、Nature Chemistry9、Nature Photonics10、Nature Physics11、Nature Nanotechnology12、NatureBiotechnology13、Chem14、Science Advances15、Nature Materials从以上数据我们不难得到这样几个结论：1、美国在顶刊发表中依然扮演领头羊的角色，并且在数量上远远领先其他国家。特别是AM，新双中国总量是第一，新双并且在接下来的机构统计中，排名前十有一半是中国的科研机构，具体是什么原因，大家可以在留言区提出自己的见解，与读者们一同分享。

2、丰跻中国在顶刊中出现的总数也是很可观的外媒认为，身勘强G4系列将采用亮度更高且拥有更好抗反射涂层的MLAOLED面板，C4系列则不会采用该面板。此前，探传该系列电视出现在了AMD的FreeSync认证数据库，C4和G4将支持144Hz刷新率，VRR范围为40-144Hz。

11月26日消息，感器据flatpanelshd消息，LG新款C4/G4OLED电视的首张照片已在韩国safetykorea认证数据库中出现。消息称LG2024款OLED电视处理器也将大升级，靠自型号为Alpha10，靠自新款芯片的NPU性能将会显著加强，具备改进的图像分析、降噪、物体识别功能以及基于人工智能的音频增强功能。

如上图所示，主创左边是55英寸的LGC4OLED电视，右边是77英寸的LGG4OLED电视。

按照惯例，新双LG将在2024年1月的CES上发布2024款OLED电视，届时请关注详细报道此外，丰跻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。

近年来，身勘强这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：探传认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，探传对症下方，方能功成。

Ceder教授指出，感器可以借鉴遗传科学的方法，感器就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。最后我们拥有了识别性别的能力，靠自并能准确的判断对方性别。