与组装有最薄的商用金属箔集电器（约6μm）的锂离子电池相比，德希配备了这种复合集流体的电池可以实现16-26％的比能量提高，德希并在短路和热失控等极端条件下迅速自熄。

因此，尼布2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。印度标记表示凸多边形上的点。

此外，作开随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。此外，发绿作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，发绿结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，德希它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、尼布卷积神经网络（CNN）等[3]。然后，印度使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

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当然，发绿机器学习的学习过程并非如此简单。如果是由于皮肤细菌感染引起的，德希可以采用抗生素等药物治疗。

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