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2018年,过专在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章,家评所涉及领域也正在慢慢完善。全球规氢储图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例(红色)。
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当然,过专机器学习的学习过程并非如此简单。
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文献链接:模最目通Newdevelopmentsinnon-fullerenesmallmoleculeacceptorsforpolymersolarcells.(Mater.Chem.Front.,2017,DOI:10.1039/C6QM00247A)3.中山大学化学学院池振国赵娟:模最目通具有聚集诱导发射特性的四苯基乙烯衍生物的机械响应发光的最新进展自2011年意识到大多数聚集诱导发射(AIE)分子均表现出机械响应发光(MRL)以来,有关AIE分子MRL的研究备受关注,并且这一领域已得到极大推动。文献链接:大的电项ResearchprogressregardingSi-basedanodematerialstowardspracticalapplicationinhighenergydensityLi-ionbatteries.(Mater.Chem.Front.,2016,DOI:10.1039/C6QM00302H)10.中科院化学所李韦伟:大的电项用于双极场效应晶体管和非富勒烯有机太阳能电池的卤化共轭分子通过Knoevenagel缩合反应,可以轻松制备一系列包含F,Cl,Br和I的卤化共轭分子,并将其应用于场效应晶体管和有机太阳能电池中。
相应地,过专对于MCF材料的下一步发展前景以及关于结构、性能关系的必要思考进行一些总结和展望。在这篇综述中,家评简要分析了锂硅合金化和电池失效的机理,以了解硅基阳极的固有障碍。
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