目前腾讯已经投资了VR社交创业公司AltspaceVR、微语VR内容开发引擎UnrealEngine背后的公司EpicGames，以及增强现实头显公司Meta等。
3.1材料结构、录精相变及缺陷的分析2017年6月，录精Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。目前，公平机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
最后我们拥有了识别性别的能力，微语并能准确的判断对方性别。属于步骤三：录精模型建立然而，录精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。最后，公平将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
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以上，公平便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，微语详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。随后，录精研究人员进一步证明了客体辅助组装策略与富勒烯组分的兼容性。
如图2b所示，公平BTO的CH芳香质子与Y6分子-C11H23中前两个-CH2-中质子氢之间存在较强的相互作用信号。在加入少量PC71BM后，微语基于主客体活性层的器件PCE进一步提升至17.48%，相关性能在权威机构（中国科学院上海微系统与信息技术研究所（SIMIT）得到认证。
录精本工作进一步利用二维核磁共振谱（2DNMR）和傅里叶变换红外光谱（FTIR）从分子水平上研究BT单元堆积距离减小的原因。为了在高沸点的环境友好型溶剂中制备高性能的OSC，公平相关烷基侧链工程被用以解决材料溶解度问题。
