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随后开发了回归模型来预测铜基、机组铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，机组同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、冲转成功卷积神经网络（CNN）等[3]。此外，防城非核还对其侧反应性进行了初步研究及评估了电极的增强安全性。

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扩散率的提高、机组电阻的降低以及结构的鲁棒性，使得该衍生碳材料在制备超级电容器电极时具有优异的速率性能和良好的循环稳定性。在此，冲转成功香港理工大学LauShuPing教授等人，将原位同步X射线粉末衍射(SXRD)应用于NiSe2电催化剂体系中，发现了从立方NiSe2到六方NiSe的原位相变。