前进中的微鲸并没有停下脚步，微语微鲸产品经理毛志学说，微语微鲸将始终坚持匠人精神，未来将继续选择最好的产品供应商，并且将加强与国际最顶级技术提供方的合作，希望真正引入国际化的科技，将其带入到微鲸产品中，而不是简单采用拿来主义，向消费者进行洗脑式灌输。

鱿鱼蛋白质的分析，录精鱿鱼启发的主序列的设计以及蛋白质库的生物合成，产生了基于蛋白质的功能性自修复材料，适用于软促动器和机器人应用。本内容为作者独立观点，选0想不代表材料人网立场。

微语（B）自修复软气动抓手。尽管这种方法非常可靠，录精但它只允许材料有限次数愈合，而且通常不能在相同的位置重复愈合。选0想（D）在柔软的气动夹具中操作四个弯曲软气动执行器。

经过24小时的自愈后，微语该薄膜将被去除并且可以拉伸。录精受生物启发自修复能力是解决这些问题的最有前途的方法。

参考文献：选0想https://doi.org/10.1002/adfm.202006432（8）Angew：选0想自修复传感器用于人机交互尽管柔性传感器在信号收集中得到了广泛的应用，但由于其难以区分的信号，可靠性差以及受到不可避免的划痕和机械割伤时的稳定性差，因此很少在人机交互中使用。

（c）具有不同微绒毛（长度为2、微语4、6、6μm）的传感器的相对阻抗幅度变化与应变的关系。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：录精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，录精对症下方，方能功成。

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、选0想无监督学习、半监督学习以及强化学习。此外，微语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。

此外，录精作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，录精结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。选0想我们便能马上辨别他的性别。