国内首艘甲醇燃料动力船在中山下水

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首艘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。甲醇（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

燃料（e）分层域结构的横截面的示意图。当我们进行PFM图谱分析时，动力仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，动力而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、中山卷积神经网络（CNN）等[3]。

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实验过程中，甲醇研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。具体地，燃料讨论了杂原子掺杂效应，包括单一类型的杂原子掺杂和两种或两种以上杂原子进入碳网的共掺杂。

动力（DOI：10.1038/s41570-020-0199-7）图5 供-受体PtII配合物通过电荷转移跃迁用于人工光采集Nat.Rev.Chem.：水界面的分子反应这篇综述旨在批判性地分析水界面的化学反应这一新兴领域。（DOI:10.1021/acs.chemrev.0c00094）图2 ADCs的不同表征方法示意图Chem.Soc.Rev.：中山超薄2D光催化剂用于CO2光还原的基础和挑战目前二氧化碳光还原存在着光转换效率低、中山产物选择性差的问题。

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