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(g)部分覆盖石墨烯/Cu箔的DF-OM图像，力系中间为双层区域。统安(b)SiO2/Si基底上的液晶涂覆的石墨烯薄膜的POM图像。
【图文导读】图1走向CVD石墨烯薄膜的规模制备石墨烯的制备工艺决定了石墨烯的主要结构特征和其物理性质，全运反过来，全运实际应用对石墨烯提出的需求可以指导石墨烯的生产过程。行任(c)R2RCTCVD的原理图和图片。同时，年电也指出石墨烯薄膜的商业化过程是一个综合的、复杂的过程。
力系(e)不同的Cu箔放置方法可实现的铜箔侧向尺寸示意图。统安图4Cu箔上石墨烯薄膜的卷对卷制程(a)R2RAPCVD的原理图。
全运(c)不同条件下Ni-Mo合金上生长的石墨烯薄膜的OM图像。
行任(b)使用PMMA作为前驱体在Cu膜上生长石墨烯的示意图。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，年电然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
经过计算并验证发现，力系在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。统安图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
首先，全运根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。此外，行任随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
