总之，国家公司在1-UCFe（Te，Se）/STO中探测到一个周期为λ≈3.6αFe的非公度PDW态，它位于畴壁。
首先，电网电力构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、成立3-6所示。
首先，块链构建深度神经网络模型（图3-11），块链识别在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。2018年，重点支撑在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。作者进一步扩展了其框架，物联网建以提取硫空位的扩散参数，物联网建并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
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