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此外,沙方随着机器学习的不断发展,深度学习的概念也时常出现在我们身边。因此,内蒙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。
首先,古印构建带有属性标注的材料片段模型(PLMF):将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段,表示结构的连通性。
这个人是男人还是女人?随着我们慢慢的长大,发光伏治接触的人群越来越多,发光伏治了解的男人女人的特征越来越多,如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。其中之一是影响催化过程的许多竞争性因素的存在:例如,总规颗粒大小和形状的不均匀一性,温度和压力梯度,载体和吸附质的影响。
这种效应也可能是在400 ℃时掺Cr样品中观察到的两种氧化铁晶型(α-和γ-Fe2O3)存在的原因(图3b(ii),沙方5b(ii))。这种变化在Fe2O3催化剂的XRD中是不明显的(红线,内蒙图3a),文献表明,铬的掺入会影响Fe2O3块体的高温还原性能。
古印两种催化剂在WGS反应前的拉曼光谱如图5a所示。378、发光伏治492和632cm-1的峰值最有可能来自γ-Fe2O3相,如上所述。
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