对于Pt-Au合金,百货作者在该文中观察到大量的缺陷特异性溶质(Au)装饰图案,其多样性和复杂性远远超过Cottrell云图的预期。
在风道(基材:全部36℃,空气:6℃,空气流量:1ms-1)中,10-leaf-TEG的φth为73%,每叶片的Pmax为0.38µW。玩意d)TE-leaf的扫描电子显微镜照片(侧视图)。
f)对比几个文献数据点,百货leaf-TEG的归一化输出性能。同时,全部作者提出了温差利用率φth作为这种新型TEG的性能指标。b-c)在手掌触摸和嘴吹模式下,玩意其开路电压和相应的Pmax。
百货e)Leaf-TEG与10片背对背TE成对组装。g)在测试条件(Tair=6-29°C,全部Vair=0.15-2.0ms-1,L=5、10、15和20mm)下,最大leaf-TEG的最大Pmax和相应的φth。
作为概念验证,玩意可穿戴100-leaf-TEG(60cm2)在室温下可以在手臂上产生11µW的功率。
将液态金属将器件连接起来,百货并固定在手腕上,在24℃的环境温度下分别产生1.47mV和0.37µWcm-2的最大电压和功率。以上,全部便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解,如果不足,请指正。
发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),玩意所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、百货电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。
需要注意的是,全部机器学习的范围非常庞大,有些算法很难明确归类到某一类。对错误的判断进行纠正,玩意我们的大脑便记住这一特征,并将大脑的模型进行重建,这样就能更准确的有性别的区别。
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