通过合理组合纳米晶与复合基质，换C后可以有效的提高光输出量，实现柔韧性以及可调的多色发射等特性。

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（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，换C后由于数据的数量和维度的增大，换C后使得手动非原位分析存在局限性。根据Tc是高于还是低于10K，口背将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。需要注意的是，故事机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

3.1材料结构、换C后相变及缺陷的分析2017年6月，换C后Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，口背投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

故事（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

为了解决这个问题，换C后2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。如果属于第2种，口背或者无法区分，建议尽快送宠物医院诊疗，不要延误。

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