2001-2008年在美国Nanosys高科技公司工作、届际新及电是该公司的联合创始人之一，届际新及电历任联合技术顾问、先进技术科学家、先进技术高级科学家、先进技术部经理和首席科学家。
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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，滨国由于原位探针的出现，滨国使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。首先，力电览构建深度神经网络模型（图3-11），力电览识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。根据Tc是高于还是低于10K，工展将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
首先，邀请利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，邀请降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、届际新及电3-6所示。
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另外7个模型为回归模型，哈尔函预测绝缘体材料的带隙能（EBG），哈尔函体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。滨国其中中山大学生物医学工程学院的李媛媛硕士和陈志鹏博士后为共同第一作者。
力电览（b3）COMSOL仿真计算的穿过铜线圈的平均磁通密度。工展图5（a）TEHG在3000次压缩-释放循环中的电输出性能和（b）机械性能。
邀请（k-l）手臂运动时记录的TEG的Voc和EMG的Isc。TEHG具有宽频带工作范围和高灵敏度特性，届际新及电并且同时具有较高的输出功率密度，在自供电传感方面具有许多独特的优点。
