以二恶烷或四氢呋喃为助溶剂，历史力通过纳米沉淀法制备了它们在水中的自组装体，历史力并通过冷冻电子显微镜，动态光散射和分光光度计详细研究了其自组装过程。

上叶（e）分层域结构的横截面的示意图。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：正实原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

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2018年，历史力在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]。我在材料人等你哟，上叶期待您的加入。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、正实辅助多维材料表征、正实获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

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