化电那么狗狗为什么会出现干燥的情况呢？主人可以这样做

（a，力改b，e–h）Ar-GeTe，（c，d，i–l）O-GeTe。在N2氛围中对材料的光学性能表征结果表明，革谋GeTe纳米片具有优异的光催化产氢性能，革谋Ar-GeTe的最高光催化产氢速率可达到1.13mmol∙g-1∙h-1，比O-GeTe纳米片（0.54mmol∙g-1∙h-1）高出109%（图4）。

（f，展方j）低倍率TEM照片，（g，k）高分辨率TEM显微照片和（h，l）Ar-GeTe和O-GeTe薄片的SAED图案。Ar-GeTe（c）和O-GeTe（d）纳米片光催化循环稳定性测试图文章从2个角度对纳米片氧化后光催化性能的下降这一结果进行了解释，式转首先通过第一性原理计算了单层GeTe和O-GeTe的带隙宽度和态密度（图5），式转可以看出氧化后样品的带隙增大，但是在GeTe中，价带和导带分别由Te的p轨道和Ge的p轨道贡献，而在O-GeTe中，价带和导带主要由Te的p轨道提供的，这会使样品在氧化后更易于重组光生载流子，并降低光催化性能。化电图7文章封面相关研究工作以Two-Dimensional GeTe:Air Stability and Photocatalytic Performance for Hydrogen Evolution为题作为封面文章在线发表在ACSAppliedMaterialsInterfaces（DOI:10.1021/acsami.0c08699）上。

力改红色线框：SAED测试区域）图4（a）样品光催化产氢量随时间变化图像。（c）能带结构和光催化反应示意图综上所述，革谋通过超声辅助液相剥离法可以有效地剥离制备大尺寸、革谋高结晶性的二维GeTe纳米片，尽管理论和实验两个方面均表明该纳米片在空气中不稳定，容易与O原子结合，但是该纳米片依旧展现出优异的光催化产氢性能，而这种光需求和氧避免的特性将使得该材料在太空供能领域具有超高的应用前景和价值，为高性能二维材料的研究提供了借鉴与指导意义。

展方（b）O与Te接触后晶体结构图2（a）样品剥离流程图。

随后，式转封伟团队又针对Ge类二维材料进行了带隙调控和光催化应用方面的研究，相关研究成果发表在Nature Communications（DOI:10.1038/s41467-020-15262-4）。首先，化电根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

基于此，力改本文对机器学习进行简单的介绍，力改并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、革谋无监督学习、半监督学习以及强化学习。

当我们进行PFM图谱分析时，展方仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，展方而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。此外，式转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。