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©2023SpringerNaturea、动力b，NMC（层状富镍过渡金属氧化物）电池的实验室X射线CT体积渲染图（a）和正交切片图（b），显示了钢壳和内部卷心状组件。此外，网络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。
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2018年，公司在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]。最后，北京将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
