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在760℃下退火5分钟(d)和20分钟(e)的4Cu的ABF-STEM图像(左)及其对应的STEMEDS-SI图像(右)，造展证明齐纳钉住的证据。研究表明：国工制通过表面的共格界面缺陷表现出最高的氧结合能，导致氧化物在这些交叉点优先成核。际线将举行图3真空和氢环境下裂纹尖端附近位错亚结构的演变。

束加深圳这样便可以实现合金强塑性的提高。弱键理论（HEDE）得到了科学界的广泛认可，造展该理论认为氢原子在晶界上聚集到一定浓度能弱化晶界结合强度，导致开裂。

本文提出的策略是3d打印后退火，国工制以减少破坏单晶结构的再结晶驱动力。

际线将举行e,EBSD图像质量和显示FNAT-m-47h水淬后全马氏体组织的相图。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，束加深圳并提供了将机器学习纳入高通量材料发现的新途径。

造展相关研究成果以Fingerprintingdiversenanoporousmaterialsforoptimalhydrogenstorageconditionsusingmeta-learning为题发表在Sci.Adv.上。同时，国工制本文应用元学习方法来预测合成和假设全硅沸石、超交联聚合物(HCP)和MOF的最佳储氢温度。

图七、际线将举行全硅和钙交换LTA型沸石中的氢吸附【小结】综上所述，际线将举行本文通过引入一种元学习模型，可以在很宽的温度和压力范围内准确预测NPM的氢负载表面。近日，束加深圳美国明尼苏达大学J.IljaSiepmann（通讯作者）描述了一种元学习方法，用于在单个机器学习模型中预测不同NPM的气体吸附与温度和压力的函数关系。