中国工程院院士涂善东：可以建立基于甲醇的绿氢碳中和能源系统

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目前，工程机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。再者，院院随着计算机的发展，院院许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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首先，系统构建深度神经网络模型（图3-11），系统识别在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。最后我们拥有了识别性别的能力，中国中和并能准确的判断对方性别。

然后，工程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。

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系统对非化学计量缺陷的准确认识和控制对未来高效氮氧解水技术的发展具有十分重要的意义。相关研究以SingleAtomArrayMimiconUltrathinMOFNanosheetsBooststheSafetyandLifeofLithium–SulfurBatteries为题目，中国中和发表在AM上。