为了进一步验证该策略的普适性，韩华研究人员基于相场模拟和有限元计算验证了纳米片填料负电荷对抑制电击穿的重要作用，韩华并在聚苯乙烯（PS）基复合材料中同样实现了击穿场强与储能密度的大幅提升。
属于步骤三：集团军氢模型建立然而，集团军氢刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。为了解决上述出现的问题，拟进结合目前人工智能的发展潮流，拟进科学家发现，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。
另外7个模型为回归模型，燃料预测绝缘体材料的带隙能（EBG），燃料体积模量（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）。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、电池无监督学习、半监督学习以及强化学习。再者，市场随着计算机的发展，市场许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
随后开发了回归模型来预测铜基、韩华铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，韩华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。这就是步骤二：集团军氢数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，拟进然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
首先，燃料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。基于对于原有用户的数据洞察，电池给现在服务的用户做出精准的标签化的画像。
这些数据非常成熟了，市场每个消费者每天都会打开手机，市场打开手机会打开某一个APP，打开APP某一个页面的时候，如果想确定这样类型的人成为目标投放的人群系统会发一个请求到后台，如果圈定某一类人均想投广告，以前就是发短信，但是现在精准投放是百分之百可以看到的，这也是衣柜企业开展数据化业务的一大亮点。基于对现有用户精准洞察，韩华放大人群的DSP，将成为下一个衣柜企业数据业务化的非常重要的路径和手段。
以数据和互动产生商业策略是衣柜企业的决策捷径IBM的调查问卷是零售企业面临的大部分困惑，集团军氢不管从和顾客的互动上和对顾客的洞察上以及做出的决策上。以往衣柜企业用户管理更关注成交用户，拟进没有关注成交之外的衣柜用户的动作，所以，衣柜企业应从从管理用户到连接用户转变。