(b)AM单体、否能源交联剂、引发剂添加到PDA−PPy纳米颗粒预聚液中发生自由基聚合形成不透明水凝胶。
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然而，颠覆颠覆实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。利用k-均值聚类算法，传统成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。一旦建立了该特征，行业序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。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），否能源所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。首先，借物旧秩构建深度神经网络模型（图3-11），借物旧秩识别在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。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、联网卷积神经网络（CNN）等[3]。
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