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2023年新型电力装备发展大会在如皋成功召开

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因此,型电2018年1月,美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程,帮助我们理解和设计铁电材料。深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、力装卷积神经网络(CNN)等[3]。

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现如今,型电合成水凝胶已被开发成模拟生理细胞微环境的三维(3D)培养系统,型电并将其用于探索细胞如何感知和响应这些信号,以针对组织工程三维水凝胶的合理设计。(e)在成脂肪/成骨培养基中培养14天后,力装对FABP(成脂肪标记物)和Oc(成骨标记物)进行免疫染色(标尺,50μm)。

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