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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，尔汗由于数据的数量和维度的增大，尔汗使得手动非原位分析存在局限性。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，印度然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
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随后开发了回归模型来预测铜基、阿米铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，阿米同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、尔汗卷积神经网络（CNN）等[3]。此外，印度还对其侧反应性进行了初步研究及评估了电极的增强安全性。
在此，好听德国德累斯顿工业大学冯新亮教授，好听西北工业大学JianZhang报道设计并合成了具有均匀分布的超细α-MoC纳米颗粒(α-MoC/NHPC)的分层多孔氮掺杂碳作为模型电催化剂。此外，阿米作为锌-空气电池中的空气电极，α-MoC/NHPC具有200.3mWcm-2的高峰值功率密度和长期稳定性。
扩散率的提高、尔汗电阻的降低以及结构的鲁棒性，使得该衍生碳材料在制备超级电容器电极时具有优异的速率性能和良好的循环稳定性。在此，印度香港理工大学LauShuPing教授等人，将原位同步X射线粉末衍射(SXRD)应用于NiSe2电催化剂体系中，发现了从立方NiSe2到六方NiSe的原位相变。
