[博海拾贝0907]偷车只是女装的借口

诸神黄昏到来时，博海耶梦加德从睡梦中苏醒过来，在海底不断翻腾，掀起轩然巨浪，并且来到的阿斯加德土地上，向诸神宣战。

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女装（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，博海如金融、博海互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。拾贝（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

2018年，偷车在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。（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，女装由于数据的数量和维度的增大，女装使得手动非原位分析存在局限性。

然后，博海为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

以上，拾贝便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正偷车团队近期在去合金化方面的相关文献推荐1.T.Song,M.Yan,N.A.S.Webster,M.J.Styles,J.Kimpton,M.Qian,In-situandex-situsynchrotronX-raydiffractionstudiesofmicrostructurallength-scalecontrolleddealloyingmechanisms,ActaMaterialia,168(2019)376-392.2.T.Song,M.Yan,M.Qian,Theenablingroleofdealloyinginthecreationofspecifichierarchicalporousmetalstructures—Areview,CorrosionScience,134(2018)78-98.3.T.Song,M.Yan,Z.Shi,A.Atrens,M.Qian,Creationofbimodalporouscoppermaterialsbyanannealing-electrochemicaldealloyingapproach,ElectrochimicaActa,164(2015)288-296.4.T.Song,M.Yan,M.Qian,Adealloyingapproachtosynthesizingmicro-sizedporoustin(Sn)fromimmisciblealloysystemsforpotentiallithium-ionbatteryanodeapplications,JournalofPorousMaterials,22(2015)713-719.5.T.Song,M.Yan,Y.Gao,A.Atrens,M.Qian,Concurrenceofde-alloyingandre-alloyinginaternaryAl67Cu18Sn15alloyandthefabricationof3DnanoporousCu-Sncompositestructures,RSCAdvances,5(2015)9574-9580.6.T.Song,M.Yan,Z.Shi,A.Atrens,M.Qian,ElectrochemicaldealloyingofaternaryAl67Cu18Sn15alloycomparedwiththatofabinaryAl75Cu25alloy,ECSTransactions66(2015)23-30.本文由liunian供稿。

【引言】去合金化，女装又称选择性腐蚀，是制备表面或整体纳米多孔金属的首选方法。受传统去合金化思想的局限，博海目前对前驱体合金的设计仍集中在对组成相成分或结构的控制，而对相尺度的影响则鲜有深入的考虑。

由于成分或晶体学差异，拾贝不同相之间存在不同的电化学性质差异，因此只有对双相或多相前驱体合金进行去合金化，才有可能制备分级纳米多孔金属。例如，偷车当两相微观尺度为纳米等级时，则两相去合金化同时进行，形成均匀的单级纳米多孔结构。