这TM不是修图，分明是修仙！
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2018年，修修在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]。分明这一理念受到了广泛的关注。
修修（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。 分明阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。此外，修修通过密度泛函理论计算和原位同步辐射XRD技术表明Cr3+掺杂可以使得TNO具有更快的离子传输路径和增强了结构稳定性。 分明（f）基于Nb/Ti部分有序结构模型的纯TNO纳米粒子的XRD精修谱图。文献链接：修修SynergyofIonDopingandSpiralArrayArchitectureonTi2Nb10O29:ANewWaytoAchieveHigh-PowerElectrodes(DOI:10.1002/adfm.202002665)本文由材料人微观世界编译供稿，修修材料牛整理编辑 在过去的十年中，分明随着大量优秀的铁电材料的出现，分明分子铁电材料的研究得到了极大的发展，特别是那些具有多极轴和发光，高自发极化和大压电的铁电材料。铁电体作为具有反向极化的压电材料，修修可以用作允许在电应力和机械应力之间转换的超微换能器。 |
