2018年，综合在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]。
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一、电力的报生长与表征1.澳大利亚纽卡斯尔大学JACS：电力的报催化化学气相沉积过程中氮化硼纳米管的网络融合成核尽管氮化硼纳米管在20世纪90年代首次被合成，但它们的成核机制仍然未知。平衡文献链接： BoronNitrideNanotube-BasedContact Electrification-AssistedPiezoelectric NanogeneratorasaKinematicSensorfor DetectingtheFlexion−ExtensionMotionofa RobotFingerACSEnergyLett.2020,5,1577−1585.3.澳大利亚迪肯大学大学EnSM：锂电池用氮化硼纳米管修饰隔膜锂离子电池的安全性是当前威胁大规模储能应用和移动设备日常使用的一个严重问题。在低至125℃和150℃的温度下，市场合成的Pd-氮化硼纳米管和Pt-氮化硼纳米管的一氧化碳催化氧化效率分别高于98%。
最后，价和结算机制利用复合材料的可拉伸性和压电性的组合来制造对低频(约1kHZ)激励敏感的振动传感器。制造的碳纳米管由大量平行排列、综合无缺陷结构、综合连续长度和均匀初始应变的碳管组成，表现出80GPa的拉伸强度(对应于43GPa的工程拉伸强度)，远高于任何其他强纤维。
从原位X光吸收光谱和理论计算出发，分析有助于对分子分散电催化剂的明确活性位点进行理解。
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