BTCC样品在1Ag-1下提供的比电容为285Fg-1，川市场电流密度为50Ag-1时，川市场比电容为初始值的81.5%，显示出其卓越的倍率性能，这得益于其稳定丰富的微孔和中孔结构，使得充放电过程具有高可逆性和近100%的库仑效率。
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月第约滚易成图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。因此，中长复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，期合由于原位探针的出现，期合使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。合交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。
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