a，日南理论上模拟了钢基体中的稀土纳米团簇与单空位的相互作用。
这就是步骤二：广东数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、起步无监督学习、半监督学习以及强化学习。
（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，电力由于数据的数量和维度的增大，电力使得手动非原位分析存在局限性。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，现货行日但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。Ceder教授指出，市场试运可以借鉴遗传科学的方法，市场试运就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
结算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。首先，日南利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，日南降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。
此外，广东作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，广东结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、起步3-6所示。根据负极材料碳含量及结构的不同，电力铅-碳电池的负极能够被分类为碳作为添加剂（图5a），电力碳作为集流体（图5b），混合电容/电池（图5c），以及碳作为负极（图5d）。
现货行日图6.高温钠-硫电池的工作原理。以第一作者和通讯作者身份在NatureEnergy,Nature Communications,ChemicalReviews,PNAS,JACS,AdvancedMaterials,AdvancedEnergyMaterials,NanoLetters,ACSNano,ACSCatalysis等国际期刊发表论文80余篇，市场试运论文总被引8000余次，市场试运H因子44。
该铅酸电池的储能应用从最初的照明到电动汽车再到不间断电源，结算得到了不断的发展。日南该综述对电网级大规模储能电池的研究进行了深入的探讨和综合的分析。
