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以K2C6O6为负极、北极K4C6O6为正极的钾离子电池能量密度可达35Wh·kg-1。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、星招卷积神经网络（CNN）等[3]。更懂（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

首先，优秀构建深度神经网络模型（图3-11），优秀识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。首先，北极利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，北极降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、星招电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

Ceder教授指出，更懂可以借鉴遗传科学的方法，更懂就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。优秀（e）分层域结构的横截面的示意图。

北极这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

首先，星招根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。这类陶瓷材料由纳米层状双窗格壁组成，更懂整体呈现出超低密度的双曲线构造形态。

优秀这一工作大大拓宽了人们对于非平凡拓扑学的认识。北极Z2型拓扑绝缘体是一种内部绝缘但允许电子在其表面流动的材料。

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