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在数据库中，百货根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。2018年，全部在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]。利用k-均值聚类算法，玩意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。

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1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，玩意但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

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玩意d)不同电流密度下复合物的比电容。j)在0、百货30、60、120、240和360s的不同Ar蚀刻时间下，Co-OH和EA-CoOOH复合物的Co2pXPS光谱。

全部e)6A·g-1的电流密度下复合物的循环性能。【小结】综上所述，玩意作者报道了一种超快和普适的逆向电压方法，使得缺陷调控更具可持续性、可接受性和可控性。