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难熔高熵合金（RHEAs）因其高熔点和优异的耐软化性能而受到特别关注，视并这是高温应用的两个关键要求。这些结果对于大规模制造、推进硅基、功能机器人来说是一个重要的进步，因为它们太小了，无法用肉眼分辨。在这里，新型剑桥大学的ErwinReisner等人展示了一种光催化剂薄片，新型它可以将二氧化碳和水转化为甲酸盐和氧气，这是一种潜在的可扩展的二氧化碳利用技术。
然而，储能场机组装高效和稳健的系统，以选择性光转换二氧化碳不牺牲试剂和外部偏置仍然是一个挑战。然而，和市与制造和利用纳米级金属玻璃相关的科学和技术挑战仍未解决。
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在这里，复高德克萨斯大学奥斯汀分校WeiLi，复高中科院上海微系统与信息技术研究所陶虎，美国纽约州立大学石溪分校刘梦昆等介绍了使用蚕丝膜作为生物功能介质的纳米蚀刻和数据存储。实验过程中，度重研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
视并图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。目前，推进机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
此外，新型作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，新型结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。此外，储能场机Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。