c-d在交替的正电晕和负电晕放电下，科林PSC随时间的变化曲线。
为了解决上述出现的问题，电气结合目前人工智能的发展潮流，电气科学家发现，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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、助力辅助多维材料表征、助力获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
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科林（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
随后开发了回归模型来预测铜基、电气铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，电气同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。随着热负荷的进一步增加，助力汗液的蒸发会造成越来越多的热量损失，助力并在剧烈运动和湿热环境中成为人体散热的主要途径，在这种情况下，多余的热量无法通过其他途径有效散失。
此外，引汉在人工出汗的皮肤测试中，i-Cool显示出约3℃的冷却效果，并且比棉花大大减少了汗水消耗。b，济渭不同蒸发率（v）下测量的水质量增加率（W）。
秦岭全线插图显示了i-Cool(Cu)和棉布在测试期间稳定一小时后的照片。然而，输水隧洞当人体处于更强烈的情况下，如中度/大量排汗的情况下，不可避免会出现汗液，则传统纺织品的冷却性能有待提高。