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首先,供需该论文通过3D打印制备了9个具有不同结构参数的电极,在三电极测试条件下评价了其面电容性能。平衡将这9个数据点作为原始的训练集用于构建机器学习模型。预测【图文导读】图13D打印及随机森林拟合过程图2 氧化石墨烯及碳微晶格的表征图3 随机森林模型预测结果图4 随机森林模型预测结果的热力图图5 随机森林模型的验证图6 电极结构参数对电化学活性面积的影响图7电极结构参数对其表面电流分布的影响【文献信息】HaoYang,etal.Machinelearningguided3Dprintingofcarbonmicrolatticeswithcustomizedperformanceforsupercapacitiveenergystorage,Carbon,2022https://doi.org/10.1016/j.carbon.2022.08.083。
先发先购以机器学习为代表的人工智能技术带给我们新的发展机遇。【成果简介】近期,发改中国石油大学(华东)胡涵、发改吴明铂教授(通讯作者)团队报道了机器学习指导3D打印的设计策略,建立了碳微晶格电极结构参数与其超级电容性能之间的机器学习模型,用于可定制的超级电容性能的高效设计
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