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另外7个模型为回归模型，东出动预测绝缘体材料的带隙能（EBG），东出动体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，台政由于数据的数量和维度的增大，台政使得手动非原位分析存在局限性。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），策支持汽车展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）。

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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、元山卷积神经网络（CNN）等[3]。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，东出动快戳。

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