本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，重磅中船组详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
新品阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。就是针对于某一特定问题，发布建立合适的数据库，发布将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
首先，海装W海根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。陆上这些都是限制材料发展与变革的重大因素。上机这就是最后的结果分析过程。
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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，发布由于数据的数量和维度的增大，发布使得手动非原位分析存在局限性。
随后开发了回归模型来预测铜基、海装W海铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，海装W海同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。在固定PVA浓度为10wt％的情况下，陆上随着MXene浓度从0.2到1mgmL-1的增加，陆上MXene水凝胶将其拉伸强度从1.0增至5.4MPa，弹性模量从0.5增至1.8MPa，变形能从1.4提高至9.0MJm-3，同时保留了约300％的类似破裂应变。
(2)阐明了N掺杂对Ti3C2电化学性能的影响机理电化学性能测试结果发现，上机三种形式存在的氮掺杂均可以提高Ti3C2二维电极材料的比容量。这些结果充分说明，重磅中船组MXene导电网络的构筑不仅改善了HPCSs/S电极的电化学性能，三明治的结构特征也有利于提高电极的稳定性。
东南大学材料科学与工程学院孙正明教授团队在MXene二维电极材料及其在储能领域的应用开展了大量研究工作，新品在超级电容器、新品二次电池和柔性储能器件等方面取得了系列研究成果，今年已在AdvancedFunctionalMaterials、Nanoscale、2DMaterials等高影响力期刊上发表多篇论文。(1)静电自组装制备三明治结构的HPCSs@Ti3C2为实现HPCSs与MXene的自组装，发布采用聚二甲基二烯丙基改性氯化铵（PDDA）来调节HPCSs的表面电荷，发布与表面带负电的d-Ti3C2通过静电组装，形成稳定的HPCSs-MXene-HPCSs类三明治稳定结构，具体制备流程如图6所示。
