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随后开发了回归模型来预测铜基、｜用铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，｜用同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。首先，电侧的超低构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），｜用所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。【背景介绍】石墨、电侧的超低石墨烯和碳纳米管（CNT）等碳材料被广泛的应用而引起众多研究人员的兴趣。
图七、年度（A）带三个正电荷的活性1,3,6-三硝基芘在碱性水热条件下融合制备CNDs。转让（D-E）不同BPEI含量碳点的碳（C1s）和氮（N1s）的高分辨率XPS光谱。
文献链接：交易交易CarbonDots,UnconventionalPreparationStrategies,andApplicationsBeyondPhotoluminescence（Small,2019,DOI:10.1002/smll.201901803）通讯作者简介尹学博，交易交易南开大学化学学院和药物化学生物学国家重点实验室教授，博士生导师，2006年入选教育部新世纪优秀人才，2015年获中国分析测试协会科学技术奖二等奖。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，出现投稿邮箱：[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaokefu.。