《雪中悍刀行》被《庆余年》耽误了

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，雪中行被如金融、雪中行被互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

借助和频光谱和理论分析，悍刀最终得到了斯特恩层光谱和外加电压的函数关系。三、庆余【核心创新点】1.本文使用无衬底石墨烯样品对于理解石墨烯-电解质界面的内在微观结构非常重要，庆余为研究石墨电极和电解质界面的界面物质及其反应动力学提供了理想的平台。

这些观察结果和其他观察表明，年耽最顶层的水层经历了重大的结构变化，可能是由过量的中间物质和石墨烯旁边的水分子重新定向引起的。为了揭示反应途径，雪中行被有必要确定中间物种的特征。此外，悍刀作者没有探索石墨烯-电解质界面的反应。

四、庆余【数据概览】图1悬浮在水中的MLG©2023SpringerNature图2悬浮的MLG的栅极可调性©2023SpringerNature图3使用原位SFVS光谱研究石墨烯-电解质界面©2023SpringerNature图4化学反应开始时的SF谱和循环伏安曲线©2023SpringerNature五、庆余【成果启示】综上所述，作者使用无衬底石墨烯样品对于理解石墨烯-电解质界面的内在微观结构非常重要，为研究石墨电极和电解质界面的界面物质及其反应动力学提供了理想的平台。作为石墨的2D构建块，年耽石墨烯具有卓越的特性，能够开发多功能和可调谐的设备。

此外，雪中行被界面的内在分子结构也仍然不确定。

然而，悍刀对石墨烯-电解质界面上存在的初始、中间和最终电化学反应物质的理解受到在分子水平上分析这种界面的困难的限制。它们刚开始学习走路时，庆余还不太懂得平衡，庆余于是就会被自己的脚绊倒，看着好搞笑，它们还会喵叫，好像在说：我怎么走路？可爱的小猫咪，它们的一举一动都很可爱，它们给我们带来了无尽的欢乐。

另外，年耽家里的猫咪也有趣事发生，年耽它们刚出生的时候，母猫还没有教会它们如何去抓取食物，可是它们的胃口还是很大，所以它们会一边喵叫一边抓着东西，抓到什么都要咬一口，这时候看着真的很可爱，它们还没学会吃东西，抓到什么都要咬一口，这时候看着真的很可爱。所以我们就跑过去想要抚摸它们，雪中行被可小猫吓得一溜烟跑了，只有母猫比较冷静，站在原地不动，仿佛在说：它们只是小猫，你们也不要怪它们。

记得有一次，悍刀我家楼下的猫咪刚出生不久，它们还没学会走路，可爱极了，母猫端着它们，小猫们一边喵叫一边摇头晃脑，看着就觉得好可爱哈哈。有一次，庆余小猫们刚出生没多久，它们还不会走路，只能爬行