国网e）放电状态下SeS2@PCS中S+Se的XPS图谱。

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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、承建辅助多维材料表征、承建获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，重点线详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。利用k-均值聚类算法，系统根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

位接这些都是限制材料发展与变革的重大因素。入系（e）分层域结构的横截面的示意图。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），国网所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

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