结果表明，煤制目实GFs的热导率、抗压强度以及石墨化度都随着MP浆料浓度的增加而提升，而电磁屏蔽效能、孔径尺寸和韧带尺度则表现出相反的趋势。
首先，氢项构建深度神经网络模型（图3-11），氢项识别在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。施方算（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
因此，案效复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。益测这些都是限制材料发展与变革的重大因素。就是针对于某一特定问题，煤制目实建立合适的数据库，煤制目实将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
另外7个模型为回归模型，氢项预测绝缘体材料的带隙能（EBG），氢项体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。一旦建立了该特征，施方算该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
然后，案效使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
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这种刚度梯度放大了弹射效应，氢项使梳子能够产生放大的惯性输出，克服了最初占主导地位的粘附力，从而击退粘附的花粉和灰尘。最后，施方算这一通过刚度梯度弹射器将弹性能转化为动能的生物学见解也加深了我们对自然界中高效能量转换的理解，施方算并为开发仿生异质材料和功率放大系统提供了设计思路。
首先，案效这一软尖到硬基的刚度梯度也见于昆虫腿的粘附结构，可以提高粘附作用。基于这一固体排斥机制研发的仿生清洁器可用于太阳能板等户外基础设施的自动维护，益测极大节省人力成本。