北京大学、求奔湘潭大学彭练矛、求奔张志勇团队开发了一种多重分散和分选工艺，可获得极高的半导体纯度和尺寸受限的自对准程序，用于在10cm的硅片上制备，具有100至200个碳纳米管/微米、可调密度的、良好对准的碳纳米管阵列。

为了解决这个问题，大哥2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。以上，心理便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

我在材料人等你哟，阴影期待您的加入。首先，面积构建深度神经网络模型（图3-11），面积识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。基于此，求奔本文对机器学习进行简单的介绍，求奔并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

当然，大哥机器学习的学习过程并非如此简单。心理这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

再者，阴影随着计算机的发展，阴影许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

然后，面积为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。求奔（F）BITTdots在水溶液中的吸收和发射光谱。

（E）在660nm，大哥0.3Wcm-2的激光辐射下，AIEgens（3×10-4M）的光热转化行为。图七、心理4T1肿瘤小鼠模型的体内成像和治疗（A-B）瘤内注射BITTdots后，不同时间点的4T1荷瘤小鼠的NIR-IIFL图像和NIR-IIFL图像。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，阴影投稿邮箱：[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenvip。此外，面积FLI引导的光动力疗法（PDT）或光热疗法（PTT）是一种同时对肿瘤进行诊断和治疗，因此用于NIR-II的FLI引导的协同光疗仍然面临巨大挑战。