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更重要的是，加速建立健全机制使用对环境不敏感的锌，使得锌基电池的制造和包装比基于锂的计数部件更易得和更便宜。在动态弯曲下，电力与实际柔性电子设备的需求相关的电池性能几乎没有被系统的表征/理解。

2.5、失信其它的因素虽然现在所有制备好的柔性锌基电池在经过多次变形后仍旧表现出极佳的稳定性，失信但是机械变形对柔性锌基电池的电化学行为的动态影响却很少被关注。通常利用具有薄、联合韧性和导电性的材料（即金属箔、碳布）作柔性电极或柔性基板，以通过喷涂、涂覆或在其中携带活性电极材料，很容易制备。因此，惩戒这被认为是开发具有优异可再充电的锌基电池的另一个关键因素。

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然而，电力目前仅报道了有限的1D柔性的锌基电池，并没有提到可以针织或编织形成特定图案的真正形状的锌基电池。

2.4、失信柔性的锌基电池配置与类别柔性的锌基电池的配置是另一个技术挑战。需要注意的是，联合机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、惩戒无监督学习、半监督学习以及强化学习。最后我们拥有了识别性别的能力，部委并能准确的判断对方性别。

首先，加速建立健全机制构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。电力阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。