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（d，秋季e）厚一体化和叠层结构ZIBs在弯曲状态下的有限元模型。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，证明招生中投稿邮箱[email protected]。义务（d）可拉伸ZIBs的编辑示意图。
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力争o零（f）由八个ZIB单元编辑的可拉伸器件的点灯照片。
明年（b）超薄一体化ZIBs在弯曲状态下的FE模型。此外，秋季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。
再者，证明招生中随着计算机的发展，证明招生中许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。在数据库中，义务根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。
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