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文献链接：电煤 SynthesisofBoronNitrideNanotubesIncorporatedwithPdandPt NanoparticlesforCatalyticOxidationofCarbonMonoxideInd.Eng.Chem.Res., 2019,58：电煤20154−20161.3.南方科技大学、俄勒冈州立大学NatureEnergy：碳纳米管上分散酞菁镍选择性还原CO2电化学还原CO2是一种很有前途的燃料可持续生产途径，但存在的巨大挑战是开发低成本和高效的电催化剂，以实现高产品选择性的快速转化。文献链接：供应构 Hightemperatureandhighratelithium-ionbatterieswithboronnitride nanotubescoatedpolypropyleneseparatorsEnergyStorageMaterials,2019,19: 352-359. 4.伊利诺伊大学香槟分校、供应构美国国家航空航天局兰利研究中心Adv.Mater.：氮化硼纳米管/PDMS的可调压电性氮化硼纳米管均匀分散在可拉伸材料中，如聚二甲基硅氧烷(PDMS)，可以制备下一代具有增强的机械、热和压电特性的复合材料。北京大学、协议现优湘潭大学彭练矛、协议现优张志勇团队开发了一种多重分散和分选工艺，可获得极高的半导体纯度和尺寸受限的自对准程序，用于在10cm的硅片上制备，具有100至200个碳纳米管/微米、可调密度的、良好对准的碳纳米管阵列。

未经允许不得转载，签订授权事宜请联系[email protected]。文献链接：约兑Entropy-drivenstabilityofchiral single-walledcarbonnanotubesScience, 2018,362: 212–215.二、约兑光电器件领域1.北京大学、湘潭大学Science：用于高性能电子器件的顺排、高密度半导体碳纳米管阵列单壁碳纳米管（CNTs）可以制造小于10nm的集成电路，但这需要在晶片上可扩展地生产致密的纯电子半导体纳米管阵列。

种结图6 氮化硼纳米管和PDMS的复合物。

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1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，落实但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。电煤图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

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