Hirokatsu Miyata1,2, Kosuke Manabe3, Yoshiyuki Sugahara3,4

  • 1Department of Materials Process Engineering, Nagoya University, Furo-chou, Chikusa-ku, Nagoya 464-8601, Japan.

PubMed
まとめ

機械学習は 超電容器の性能の鍵として ピロリック窒素を特定しました 研究者は,グラフェン酸化物で階層的な窒素ドーピングされた炭素ナノハイブリッドを合成し,多層構造工学を通じてエネルギー貯蔵を最適化しました.