在当今的中国，前千瓦绿水青山就是金山银山这一理念早已深入人心，尊重自然、顺应自然、保护自然正成为各级政府和广大民众自觉的行为规范。
此外，月累1亿MicroLED的体积约为目前主流LED大小的1%，月累1亿且应用范围非常广阔，可应用小至手环和手表等可穿戴设备，大至商用广告牌和公共显示屏，甚至VR或者VR设备等的，并且表现比传统的液晶面板甚至OLED都更好一些。三星电子表示，计售他们计划从今年开始在全球推广MicroLED。
此外，电量MicroLED中使用的RGB器件是无机材料，因此没有老化和烧屏问题，并且可以带来10万小时以上的稳定高亮度和画质。经查询发现，前千瓦MicroLED相比于LCD可以实现更高的亮度、色彩饱和度、色彩还原力、响应速度等，而且是自发光，因此更省电。10月17日消息，月累1亿三星电子发布了一段视频，介绍了他们对于MicroLED的规划，并向用户展示了MicroLED的开发过程及其背后的工艺。
MicroLED是一种自发光显示技术，计售采用微米（μm）级、比头发还细的超小型LED元器件，无需背光或滤色片即可实现发光以及着色。据介绍，电量三星电子MicroLED中使用的LED元器件尺寸小于50μm，仅为一般100型高分辨率B2B产品中LED器件的10%。
此外，前千瓦他们还在考虑将MicroLED的应用扩展到小型显示屏，如广告标牌和智能手表等。
为顺应超大显示屏的市场趋势，月累1亿该公司还计划将其产品阵容扩大到76英寸、89英寸、101英寸和114英寸等。再者，计售随着计算机的发展，计售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。
此外，电量Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，前千瓦但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
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：月累1亿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，月累1亿对症下方，方能功成。这就是步骤二：计售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。