再获三项专利 远光共创抢占燃料智能化市场先机

图2 可充电半固态Zn||P-Bi2Se3电池在-20~25℃的电化学性能©2022The authors图3可充电半固态Zn||E-Bi2Se3电池在-20~25℃的电化学性能©2022The authors 图4本工作的具体性能与以往报告的比较©2022The authorsE-Bi2Se3的Zn离子存储机理研究本工作的发现清楚地表明，再获专利智拓扑绝缘态对Zn||E-Bi2Se3体系独特的低温性能起着至关重要的作用。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），远光所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。然后，共创采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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一旦建立了该特征，场先该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。此外，再获专利智作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，再获专利智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。

近年来，远光这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

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弦理论提出了一种强大的形式来统一引力和量子现象，燃料为量子引力提供了一条具体的途径。最近，化市张量磁单极子和D-D不变量的概念出现在三维手性拓扑绝缘体和高阶拓扑绝缘体中。

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