深度（c）DFT研究H*表面覆盖对ε-MnO2（100）表面上的氧空位形成能的影响。

目前，直面机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。首先，新型系统构建深度神经网络模型（图3-11），新型系统识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

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研究人员研究了在50倍的盐度梯度下，建设具有竞争双极膜的最大功率密度可达~6.2W/m2，比Nafion117高出13%。同场制备出多种具有特殊功能的仿生超疏水界面材料。

通过控制的定向传输能力，力能源如单向渗透，双向未渗透和双向渗透，也可以获得不同孔径的PES膜梯度。深度干净的石墨烯薄膜是用于包括透明电极和外延层在内的应用的有前途的材料。