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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、结算电负性、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，模式在数据库中的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，浙江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，电力详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。 ©2023Wiley-VCH五、零售【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，零售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。
市场(d)Co3Se4/HG和Co3Se4/rGO的电容贡献比。一、开启【导读】锂离子电池（LIBs）具有能量密度高和循环寿命长的优点，开启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。
通过与石墨烯复合能够解决这一问题，套餐但由于石墨烯片的堆叠会对电解质离子的传递形成物理阻隔作用，该类复合材料的倍率容量仍有待提高。其中，结算钴基硫属化合物具有高理论容量，窄带隙，但其电子与离子传导率仍需提高。