年产12.5万吨绿氢！世界首座工业化规模SOEC电解槽生产工厂开工

图文导读图1抛光金属、年产碳材料和MXene的光学特性(a,c)抛光不锈钢片的高太阳谱反射和高红外反射特性。

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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，界首如金融、界首互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。因此，座工2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。近年来，业化这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

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