然而，深圳目前的SDIBs仍不能满足高能量密度的要求，深圳因为石墨的比容量相对较低，作为负极时的比容量约为30mAhg−1 (NaC64)，作为正极时的比容量约为112mAhg−1 (C20PF6)。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、电解3-6所示。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，个氢由于数据的数量和维度的增大，个氢使得手动非原位分析存在局限性。
目备标记表示凸多边形上的点。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，案背快戳。然而，深圳实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
电解图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。个氢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。
此外，目备目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
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非线性效应是指在电磁波的作用下由于介质的非线性极化而产生的效应，电解包括谐波，倍频，受激拉曼散射，双光子吸收，饱和吸收，自聚焦等。其中，个氢非线性机制的研究是解决这一问题的一种有效途径。
然而，目备到目前为止，目备绝大多数材料对电磁波的选择性很弱，电磁波的非线性吸收机制尚不清晰，且缺乏系统的研究手段以及较为成熟的理论基础，因而还面临着很多挑战。在未来，案背人们对电子产品的使用频率将进一步提高，从而导致人类将生活在更为复杂的电磁环境中，随之产生的电磁污染问题变得更为重要。