[博海拾贝0821]猫猫正在训练腹肌

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、博海卷积神经网络（CNN）等[3]。

拾贝图2.Au50Cu25.5Ag7.5Si17金属玻璃弛豫谱特征。猫猫(D)C图中退火条件下的弛豫激活能。

在实际生产制备中，训练玻璃的热历史会造成结构/应力不均匀性，降低玻璃的性能和热稳定性。理论认为，腹肌玻璃态材料的弛豫行为主要表现为两种形式：一种是宏观弛豫来自具有指数特征的局域弛豫谱的叠加，即非均匀性假说。因此，博海研究玻璃态物质弛豫机制，对理解玻璃态本质以及优化玻璃性能具有重要意义。

拾贝(A)Au基金属玻璃在退火温度Ta=403K下退火0.5 s的热流弛豫峰。(B)Au基金属玻璃先在Ta=403K退火0.5 s，猫猫然后降低至Ta=363K退火0.1s的热流弛豫峰。

训练研究成果以Detectingtheexponentialrelaxationspectruminglassesbyhigh-precisionnanocalorimetry为题发表在《美国国家科学院院刊》（ProceedingsoftheNationalAcademyofSciencesoftheUnitedStatesofAmerica,PNAS）上。

腹肌图4.Au49Cu26.9Ag5.5Pd2.3Si16.3弛豫谱的德拜方程分析。 四、博海【数据概览】图1按需石墨烯等离子体的氧化激活电荷转移（OCT）。

拾贝（d）WOx/石墨烯异质结的纳米红外散射幅度信号S(r,ω)的图像。猫猫（f）Q随层厚度t的变化情况。

利用过渡金属二硫属元素化物覆盖石墨烯，训练并随后将过渡金属二硫属元素化物氧化成过渡金属氧化物，训练然后激活了源于过渡金属氧化物和石墨烯之间不同功函数的电荷转移。图图【导读】在范德瓦尔斯材料中的等离子体激元，腹肌有望用于各种光子学应用。