因此，科远迫切需要找到一种有效的方法，科远通过原子分散的活性位点与其金属锚定基底之间的强电子耦合来激活酸性OER活性并提高超低铱电催化剂的抗溶解性。

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首先，科远构建深度神经网络模型（图3-11），科远识别在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。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、股份卷积神经网络（CNN）等[3]。随着带宽变得越来越宝贵、凝汽频谱继续缩水，8K这种广播电视形式的实现难度会变大。

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