浙江镇原子分散的Pt/Al2O3催化剂的周转频率（TOF）分别比亚纳米级团簇和纳米颗粒高约3倍和7倍。

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配电（C）在EDTA溶液中6-M-PAS膜的照片（i）和降解（ii）。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，浙江镇如金融、浙江镇互联网用户分析、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。

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