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ARTICLE这样的膜设计大大促进了跨膜离子的扩散，江亿有助于实现5.06Wm-2的高功率密度，这是基于纳米流体膜的渗透能转换的最高值。
首先，院士用电有效构建深度神经网络模型（图3-11），院士用电有效识别在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。基于此，调动的调本文对机器学习进行简单的介绍，调动的调并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
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最后，院士用电有效将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
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hcpPtBi型HEIs结合了HEAs和金属间化合物的结构优势，蓄潜消纳增大Pt-Pt距离，原子间相互作用更强，形成能更高，且具有更好的耐腐蚀性能。风电e)长期电位循环前后不同催化剂质量活性的变化。
h)在Ar饱和1.0mKOH+1.0mCH3OH溶液中记录PtRhBiSnSbHEI纳米板的原位FTIR光谱，光电Hg/HgO作为参比电极。江亿©2022Wiley-VCHGmbH图2a)PtRhBiSnSbHEI纳米板中心部分的典型像差校正HAADF-STEM图像。