因此，施耐重视消费者体验，重视服务水平的提升是企业长久发展的必然要求。
德电（e）KNNPENG和KNN@C-15PENG的压电性能比较。气中（f）BTPENG和BT@C-15PENG的压电性能比较。
该文章近日以题为Interfacemodulated0-Dpiezoceramicnanoparticles/PDMSbasedpiezoelectriccompositesforhighlyefficientenergyharvestingapplication发表在知名期刊NanoEnergy上，国区第一作者为浙江大学材料科学与工程学院博士生周正。总裁朱海（c）BT@C-5NPs的HRTEM图像。尹正这表明这种策略普遍适用于制造高功率密度的0-D压电陶瓷NPs基PENGs。
图五、接棒BT@CPENGs的输出性能（a-b）不同碳壳厚度的BT@CPENG的开路电压和短路电流。更重要的是，施耐通过这种碳包覆策略，施耐另外两种典型的压电陶瓷（PZT和KNN）NPs基PENGs的峰值功率密度也得到了显著提升：PZT@C-15/PENG的峰值功率密度提升了20.4倍，达到59.75μW/cm2，KNN@C-15/PENG的峰值功率密度提升了12.4倍，达到9.9μW/cm2。
德电（i）不同碳壳厚度的BT@C/PDMS复合材料的XRD图像。
在这些技术中，气中压电纳米发电机（PENGs）和摩擦纳米发电机（TENGs）可以有效地从波浪和行走等不规则运动，气中甚至呼吸和心跳等微弱的低频物理运动中获取机械能。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、国区电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、总裁朱海卷积神经网络（CNN）等[3]。尹正这一理念受到了广泛的关注。
需要注意的是，接棒机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。因此，施耐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。
