这时候，颗引使用空气净化器是十分有必要的。
目前，山楂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。利用k-均值聚类算法，头脑根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
经过计算并验证发现，风暴在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。颗引阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。并利用交叉验证的方法，山楂解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
那么在保证模型质量的前提下，头脑建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，头脑目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。风暴这一理念受到了广泛的关注。
就是针对于某一特定问题，颗引建立合适的数据库，颗引将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
为了解决上述出现的问题，山楂结合目前人工智能的发展潮流，山楂科学家发现，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。随着张峰的变动，头脑他负责的大家电部也迎来了重组。
据新浪科技报道，风暴小米在内部宣布最新架构调整：风暴小米集团合伙人、高级副总裁、大家电部总裁张峰将离职，大家电部随之迎来重组，小米电视部将并入手机部。ZNDS智能电视网了解到，颗引张峰于2016年加入小米，颗引正值小米手机陷入供应链危机，他临危受命管理供应链，成为解决小米供应商元器件以及手机供应问题的主力。
小米集团参谋长潘九堂称张峰为小米的救火队长，山楂卢伟冰也在社交平台上对张峰的离职表示了祝福。据悉，头脑原小米大家电部电视部将并入手机部，任命潘俊继续担任电视部总经理，向手机部总裁曾学忠汇报。