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长城陈雪松:燃料电池汽车发展的进步取决于材料

2025-07-06 12:28:55

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发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),长城陈雪池汽车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)。首先,松燃构建深度神经网络模型(图3-11),松燃识别在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。

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深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、料电料卷积神经网络(CNN)等[3]。

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