化学家试图利用基于分子化学的简单方法来分离同位素,加盟例如通过电解使水同位素的键解离或使用笼状化合物或刚性多孔材料等宿主材料来捕获其中一种同位素。
最后我们拥有了识别性别的能力,扩张并能准确的判断对方性别。此外,下沉作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,下沉结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。
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首先,加盟构建深度神经网络模型(图3-11),加盟识别在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。利用k-均值聚类算法,扩张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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