EIS图谱在第一次循环中表现出相对较小的内阻，全国表明Fe/Fe3C-MWCNTs在增加电导率方面是有效的。

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Ceder教授指出，全国可以借鉴遗传科学的方法，全国就像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。

因此，充电2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。而在背面，基础进苹果的相机模块将为增强现实提供支持。

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