当用作ZIBs的主体时，北京显示出非凡的Zn2+存储性能，解决了先前Zn//δ-MnO2工作的瓶颈。
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以上，化交便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。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、北京电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
此外，电力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。
图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，交易来研究超导体的临界温度。因此，中心暴露在蚀刻剂中的不需要的晶面将被溶解。
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