包覆PZT陶瓷骨架的P(VDF-TrFE)薄膜不仅为压电复合织物提供了更好的机械性能，德绑的人多而且本身也是压电材料，进一步提高了其压电性能

图二、次道所有吸附剂材料的元学习和AIF预测的logMSEs分布MSE基于所有64个状态点的预测氢荷载，归一化为每种材料的最大荷载。市场上已经有几种氢燃料电池汽车型号，生活但这些汽车储存的氢气压缩压力高达700bar，一旦发生交通事故后会造成氢气泄漏甚至爆炸威胁。

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次道输入中没有结构或能量特性也使我们能够将相同或微调的模型应用于具有不同结构和化学性质的NPM。本文的方法和结果为储氢材料的设计提供了新的指导方针，生活并提供了将机器学习纳入高通量材料发现的新途径。

尽管该模型仅在IZA数据库中的全硅沸石上进行训练，中康之慨但它可以准确预测假设沸石和HCP中的氢吸附，并且可以很容易地针对具有较大孔的MOF进行调整。

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