量子點技術的出現讓電視色域覆蓋率得到了進一步提升早期液晶電視的色域覆蓋范圍只能夠達到NTSC標準的40%～50%，當無到人之后電視色域覆蓋范圍不斷攀升，當無到人目前即使是最為主流的液晶電視，也都能達到72%左右的NTSC覆蓋率。所以在1953年，人替美國國家電視標準協會(簡稱NTSC)基于CIE色度圖制定了NTSC色域標準，規劃了一個100%的色域空間，通過百分比來量化表示色域的大小。于是CIE國際照明協會制定了一個CIE-xy色度圖，重前終歸正軌用于直觀的表現色域。

可輕松下載海量視頻應用、當無到人精品軟件和電視游戲，還提供了電視優化、深度清理、文件管理、跨平臺傳輸等實用功能。但是這個范圍對于顯示技術而言顯得過于龐大，人替我們通過屏幕顯示出來的色彩要比這個小很多。

從2014年年底開始，重前終歸正軌高色域電視又憑借量子點材料輔助下的新型背光技術加持，讓電視的色域覆蓋率達到了更高的標準。

于是在近些年，當無到人高色域電視已經成為了電視廠商宣傳的重點，甚至以高色域為噱頭來提升電視價格，吸引消費者購買。為預測材料的彈性性能和建立無序結構涂層數據庫提供數據支撐，人替為高效設計篩選新型涂層材料奠定基礎。

然而，重前終歸正軌訓練機器學習模型需要大量的實驗和計算，目前缺乏完整的數據庫，這是發展高效篩選硬質涂層材料機器學習模型的主要障礙。然而，當無到人早期用實驗方法對硬質涂層材料的研發已不能滿足高效、系統設計新型復雜的多組元涂層材料。

該工作利用密度泛函理論和機器學習，人替建立了硬質涂層材料數據庫，人替開發了自動化高通量工作流，獲得決定硬質涂層性質的關鍵參數，并發展理論預測模型。這表明，重前終歸正軌模型可以推廣到無序結構涂層材料。