其中，得失由于石墨炔（GDY）中共存sp-和sp2-杂化碳原子，得失使其具有高度的π共轭，规则的有序孔结构和可调电子结构，使得GDY具有天然的带隙和高速的载流子迁移率。

然后，个星使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。首先，得失构建深度神经网络模型（图3-11），得失识别在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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此外，得失Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

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因此，个星需要回答四个问题：第一个问题是在-40°C下可以使用哪种电解质。这通常被认为不会发生在室温下，得失因为大多数电解液的氧化电位高于5V。