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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、易讨易无监督学习、半监督学习以及强化学习。

近年来，薪更这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。（g-i）FL-V2CTx的充放电曲线和FL-V2CTx的倍率性能，普法以及i）FL-V2CTx性能与先前报道的正极的比较。

（b，签订c）V2AlC和V2CTx的SEM图像。（b，合同活容c）Ti3C2Tx的FESEM图像以及层状MXene的嵌入示意图。

在材料结构设计方面，易讨易可以利用石墨烯研究和2DMXene的思想制备2DMXene纳米线或纳米管，易讨易可以研究其性能，也可以将MXene用作模板制备金属氧化物和其他衍生物。薪更（f）不同充放电状态下NMR光谱。