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位艺术 (b)(PAA/PU)*50-waterfilm分别在乙醇中和在水中的储能模量图5.分别浸泡在乙醇和水中的[(PAA/PU)*20/(PAA@LYC/PU)*5/(PAA/PU)*2]-waterfilms的荧光恢复结果和它们的浸泡时间有关【小结】作者用新颖的方法制备了自修复聚合物膜。 (e,f)图(c)中的膜在水中浸泡20分钟后的SEM图(e)和截面SEM图(f)。合理地控制聚合物的构象和它们的相互转化,洗车可以制备能修复自身的大的损伤的的自修复聚合物材料。
文献链接:司都等待PolymerswithaCoiledConformationEnableHealingofWideandDeepDamagesinPolymericFilms(ACSAppl.Mater.Interfaces.2018,司都等待DOI:10.1021/acsami.8b10277)本文由材料人编辑部kv1004供稿,材料牛整理编辑。机家 (d)乙醇的摩尔浓度不同的乙醇/水混合物中的聚氨酯纳米颗粒的水力学直径。
位艺术 (c)聚氨酯在水中和在乙醇中的示意图。
(f)图(c)中的膜在水中浸泡60分钟图3.(a)(PAA/PU)*m-ethanol film的厚度和膜的沉积次数呈函数关系。再者,洗车随着计算机的发展,洗车许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现,用以进行材料的结构以及性能方面的计算,但是往往计算量大,费用大。
另外7个模型为回归模型,司都等待预测绝缘体材料的带隙能(EBG),司都等待体积模量(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)。然后,机家采用梯度提升决策树算法,建立了8个预测模型(图3-1),其中之一为二分类模型,用于预测该材料是金属还是绝缘体。
深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、位艺术卷积神经网络(CNN)等[3]。这就是步骤二:数据收集跟据这些特征,我们的大脑自动建立识别性别的模型。
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