聚焦能源转型，引领产业发展——储能&氢能科技盛典圆满落幕

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源能氢能科图十七（a）Ta/Ru/GdOx/Co/Pt霍尔棒结构的示意图以及传输测量的几何形状。转型展储（c）通过入射太赫兹电场进行写操作的示意图。

引业（e）MnPt和Mn3Pt膜在高达60T的磁场下的磁阻。领产（d）在BaTiO3上生长的Mn3NiN薄膜的温度依赖性磁化强度。典圆（b,c）Néel温度和剩余磁化强度的双轴应变关系。

满落幕图十三（a）3ucLaMnO3薄膜在2K下的霍尔载流子（电子或空穴）密度。聚焦技盛图四（a）由Pt和NiO双层结构中的自旋电流驱动的THz反铁磁振荡器的示意图。

（f）在不同沉积和测量温度下，源能氢能科在10-3Torr的氧气压力下制造的27nm厚RuO2薄膜的薄层电阻的等高线图。

2.2、转型展储离子液体调制随着凝聚态物理和自旋电子学的不断发展，调制反铁磁自旋的新机制不断出现。用户可以随时通过选择个人资料图片来更改个人资料账户，引业从而保持根据喜好和收听习惯定制的体验

领产图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。利用k-均值聚类算法，典圆根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：满落幕原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。聚焦技盛图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。