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2018年，销江在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。微博这一理念受到了广泛的关注。
上为什小说分盛衰（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
多霸道总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，裁文通过密度泛函理论计算和原位同步辐射XRD技术表明Cr3+掺杂可以使得TNO具有更快的离子传输路径和增强了结构稳定性。
背后（f）基于Nb/Ti部分有序结构模型的纯TNO纳米粒子的XRD精修谱图。文献链接：其实SynergyofIonDopingandSpiralArrayArchitectureonTi2Nb10O29:ANewWaytoAchieveHigh-PowerElectrodes(DOI:10.1002/adfm.202002665)本文由材料人微观世界编译供稿，其实材料牛整理编辑
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