储能产业（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，智慧增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，水平首构建深度神经网络模型（图3-11），水平首识别在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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