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Ceder教授指出，面临可以借鉴遗传科学的方法，面临就像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。那么在保证模型质量的前提下，挑战建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，挑战目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。首先，中国构建深度神经网络模型（图3-11），中国识别在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。
对错误的判断进行纠正，光纤我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），行业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）。
实验过程中，面临研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
然后，挑战为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。【引言】由于正极材料硫具有高理论容量、中国低成本和环境友好等优势，锂硫(Li-S)电池在下一代储能系统中表现出很大的应用前景。
光纤图2FLPT和FLPT-S的形貌表征a,b)FLPT的SEM图像。【小结】综上所述，行业作者研究了MXene基FLPT-S正极材料，其不包含任何碳添加剂，可同时提高锂硫电池的面积和体积容量。
面临图5FLPT促进固-液转化a,b)FLPT-S-4.2和CNTs-S在不同充/放电状态下的非原位EPR光谱。e)ASL、挑战面积容量和体积容量比较的三维投影图。
