XPS和TOF-SIMS研究表明SEI的组成主要包括NaF，川售电市场Na2O和NaOH，这些组分都是良好的电子绝缘体，可以有效抑制水在负极表面的析氢反应。
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此外，次周作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，次周结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），交易交结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）。
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作者进一步扩展了其框架，月预成以提取硫空位的扩散参数，月预成并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，次周但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
利用k-均值聚类算法，交易交结根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。川售电市场（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
根据Tc是高于还是低于10K，月预成将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。因此，次周复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
