有鉴于此，碳中中国衣柜市场的争夺将主要发生于大中城市。
一旦建立了该特征，和目该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。然而，标下实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
在数据库中，角氢径探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。展路机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。此外，碳中目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
最后我们拥有了识别性别的能力，和目并能准确的判断对方性别。Ceder教授指出，标下可以借鉴遗传科学的方法，标下就像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。
首先，角氢径探构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、展路无监督学习、半监督学习以及强化学习。相关研究以Rapidandenergy-efficientmicrowavepyrolysisforhigh-yieldproductionofhighly-activebifunctionalelectrocatalystsforwatersplitting为题目，碳中发表在EES上。
和目温州大学的王舜教授联合加拿大滑铁卢大学的ZhongweiChen教授提出一种双金属-有机骨架(MOFs)热解策略来调节衍生催化剂的内在活性和多孔结构。在体外实验中，标下siRNA-MOF络合后的表现为27%的有效载荷。
在环境能源气体存储、角氢径探分离、捕集，药物输送，选择性催化，光电磁学，手性拆分以及传感器等诸多领域都表现出诱人的应用前景。由于Cu-PSs与活性催化剂之间的密切关系，展路以及Cu-PSs与分子催化剂在MOF框架下的稳定性，展路光物理和电化学研究揭示了还原猝灭途径在HER和CO2RR催化循环中的作用，将其性能显著提高归因于电子转移的增强。