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另外7个模型为回归模型，部第预测绝缘体材料的带隙能（EBG），部第体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，批免它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，税目材料人编辑部Alisa编辑。燃料（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。为了解决这个问题，电池2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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部第（e）分层域结构的横截面的示意图。

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燃料该方法为固态聚合物电解质的优化提供了一个新的方向。Adv.Funct.Mater.：电池PIM-1作为一个多功能框架实现高性能固态锂硫电池聚(环氧乙烯)(PEO)是一种很有前途的固态锂硫电池的电解质材料，电池但其本征离子电导率低、力学性能差、无法阻碍多硫化物穿梭效应等限制了其应用。

本工作借助原子/纳米级原位表征工具（例如原子力显微镜、汽车电化学石英晶体微天平(EQCM)和激光纳米粒子分析仪)在不同时间尺度上的实时观察表明，汽车通过将电子输运到电解质中，氧化还原介质能够在溶液相中与氧气形成NaO2，而不仅限于在电极表面区域内形成。在此，工信研究了不同电解质盐对商用HSAC负极的电化学性能和SEI形成的影响。