在已報道的電容材料中，優(yōu)秀碳材料具有較大的比表面積、豐富的多孔結構和出色的導電性，是超級電容器的主要材料之一。該方法大大縮短了MOF的合成時間，北極且合成過程易于操作。星招獲得的BTCC具有1,464m2?g-1的高比表面。
此外，更懂圖8f中顯示了C|1MNa2SO4|C和C|6MKOH|C在20Ag-1下循環(huán)1.0×104次的穩(wěn)定性，能量密度保持率分別為80.0%和89.4%。優(yōu)秀(e)組裝的兩個超級電容器與報告EDLC的Ragone圖。
北極(f)兩種器件在20Ag-1電流密度下進行10,000次循環(huán)的循環(huán)穩(wěn)定性測試。
BTCC樣品在1Ag-1下提供的比電容為285Fg-1，星招電流密度為50Ag-1時，星招比電容為初始值的81.5%，顯示出其卓越的倍率性能，這得益于其穩(wěn)定豐富的微孔和中孔結構，使得充放電過程具有高可逆性和近100%的庫侖效率。所以，更懂大多數(shù)人會選擇把富含營養(yǎng)的果皮削掉再吃
我在材料人等你喲，優(yōu)秀期待您的加入。此外，北極Butler等人在綜述[1]中提到，量子計算在檢測和糾正數(shù)據(jù)時可能會產生錯誤，那么量子機器學習便開拓了機器學習在解決量子問題上的應用領域。
首先，星招利用主成分分析法（PCA）對鐵電磁滯回線進行降噪處理，星招降噪后的磁滯曲線由（圖3-7）黑線所示，能夠很好的擬合磁滯回線所有結構特征，解決了傳統(tǒng)15參數(shù)函數(shù)擬合精度不夠的問題（圖3-7）紅色。圖2-1?機器學習的學習過程流程圖為了通俗的理解機器學習這一概念，更懂舉個簡單的例子：更懂當我們是小朋友的時候，對性別的概念并不是很清楚，這就屬于步驟1：問題定義的過程。
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