这将LaHx转变为一种超离子导体，韩寒使得在-40℃下具有创纪录的高H-导电率1.0×10-2Scm-1和低扩散势垒0.12eV。
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敬明竟©2023Wiley图4a)可视化的MoS2-FePcVOPc具有不同相结构的纯MoS2 (i),monoFePc (ii),VOPc (iv),π - π堆叠FePc-VOPc (v),π-π堆叠VOPc-FePc (iii)在1T,2H-MoS2表面。因此，人至2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，中年然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，韩寒但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
首先，敬明竟利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，敬明竟降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。然后，人至使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
