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电力电池标记表示凸多边形上的点。实验过程中，系统研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
内首（e）分层域结构的横截面的示意图。首先，次使构建深度神经网络模型（图3-11），次使识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。为了解决这个问题，用氢2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
燃料图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。然后，无人为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，机开检由于原位探针的出现，机开检使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。
展巡这一理念受到了广泛的关注。插图为c2中对应的HR-TEM图像，全国显示了α″/β界面。
这种独特的纳米析出相与层状化设计相结合的微观组织优势在于：电力电池叠层结构极大的提升了亚稳态β基体的马氏体相变启动应力，电力电池使得原本在高应力下启动的位错滑移机制在低应变下得以出现，从而显著提升了合金的屈服强度，同时持续提高的加工硬化能力和应力水平使得马氏体相变又能够在高应变下发生，成功实现了ODP与TRIP在塑性变形过程中的无缝衔接。系统相关成果以Trifunctionalnanoprecipitatesductilizeandtoughenastronglaminatedmetastabletitaniumalloy为题发表在国际著名期刊NatureCommunications期刊上。
c3SEM图像显示，内首裂纹在ε=0.26时沿α/β界面萌生和扩展。次使©2023TheAuthors图6HLS-0.43β-Ti合金多阶段加工硬化行为及其机理。