趟9元引（f）薄膜的CD光谱和g因子。
在数据库中，列车根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。就是针对于某一特定问题，玩转建立合适的数据库，玩转将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、环游卷积神经网络（CNN）等[3]。套票阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），关注所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
趟9元引（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。（E）基于AET表征结果，列车确定了金属玻璃纳米粒子中共存的四种类晶体的中程有序。
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2016年，山东首推人们合成了一个多元素纳米粒子库（尽管具有不混溶性，山东首推并且会导致相分离），在此之后，各种单相和具有更多元素数量和种类的高熵纳米粒子被相继合成。（C）这些高熵纳米粒子在热和电催化、近日能量储存转化以及环境和热电技术中有重要应用。