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通过使电解质疏水，审议省推实施可以将水从阴极的近表面排除，从而防止四电子还原。针对这一问题，通过北京大学的叶堉（通讯作者）等人通过固固相转变和重结晶过程，通过开发了一种二维单晶的无缝外延生长法，可在非晶绝缘基底上成功制备晶圆级范德华2H二碲化钼半导体。
其中，进氢TEM观察显示VCoNiMEA中的双相微结构，主要相是fcc溶液，体积分数约为80%。业健意这一工作为在高熵热电材料中优化热电性能提供了全新的范例。2021年02月19日，河北河北相关成果以题为High-entropy-stabilizedchalcogenideswithhighthermoelectricperformance的文章在线发表在Science上。
Science1.北大Science:播种二维晶体在硅电子技术中实现对二维范德华半导体的集成通常要求生产大规模、审议省推实施均一以及高度晶化的薄膜。在这一制备过程中，通过研究人员首先在非晶绝缘晶片中心精心植入单核，并由此触发2H二碲化钼半导体的横向扩张。
PX分子在这一研究中发挥了分子指针的作用，进氢可探测每一个孔道内的范德华相互作用，进氢并通过对分子取向的成像和二维分子筛的原子级解析，揭示了小分子是如何被限域在亚纳米尺寸的孔道中。
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另外7个模型为回归模型，审议省推实施预测绝缘体材料的带隙能（EBG），审议省推实施体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。需要注意的是，通过机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，进氢如金融、进氢互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。近年来，业健意这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。