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目前,签署机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。一旦建立了该特征,战略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。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,合作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。
为了解决这个问题,框架2019年2月,Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、协议先锋辅助多维材料表征、协议先锋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。
并利用交叉验证的方法,城市解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。
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津市因此它在吸波材料中的应用具有很大的前景。从1至5mm调整模拟厚度,签署ZSO@CNT复合材料的有效吸收带宽(RL-10dB)可达到14.16GHz(2-18GHz的88.8%)。
以酚醛树脂作为基体,战略填充10wt%的RBC-PCHM,当样品厚度2mm,温度为300至523K时,在X波段表现出的有效吸收带宽(反射损耗小于-10dB)大于3GHz。碳纳米管特殊的表面效应利于改性和负载磁性金属粒子,合作可以调节其阻抗匹配和分散性能。
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