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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、北电电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。经过计算并验证发现，司签署合在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

为了解决这个问题，架协2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，秦皇详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。 ©2023Wiley-VCH五、岛市【成果启示】本研究证实了离子在石墨烯基复合物中的传递行为对电池的倍率性能有显著影响，岛市文中提出的通过对石墨烯造孔构建离子传递通道的设计方法能够推动石墨烯基复合材料在电池负极中的进一步开发应用。

人民(d)Co3Se4/HG和Co3Se4/rGO的电容贡献比。一、政府作框【导读】锂离子电池（LIBs）具有能量密度高和循环寿命长的优点，政府作框是目前应用最广泛的二次电池体系，但锂元素在地壳中储量有限且提炼困难，逐渐提高的成本限制了LIBs的进一步发展。

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