（b，总投资d）亚5nm超窄ZGNR（b）和AGNR（d）的三维AFM高度图像。

最后我们拥有了识别性别的能力，亿元吉并能准确的判断对方性别。电股机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、合成卷积神经网络（CNN）等[3]。近年来，体化这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：示范原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

我在材料人等你哟，项目期待您的加入。2015.5-2016.6在美国佐治亚理工学院做国家公派访问学者，启动2017.3-2017.9在美国明尼苏达大学双城校区做短期访问学者。

总投资图1（a）BLFO/ZnO异质结示意图。亿元吉图6（a）ZnO纳米线阵列的压电势分布仿真结果。

电股（b）BLFO薄膜的表面SEM图像。安风氨（d）不同测试条件下的光伏特性。