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World File Search System材料
在2D材料中查看光诱导的量子现象
过去二十年来目睹了对Van-der-Waals（VDW）材料的研究爆炸，这是一类广泛的固体，在该固体中，平面晶体板由VDW部队粘合在一起。通常，这些材料只能将其稀释为几个原子层，甚至可以将其变成单个原子纸，从而意识到其传统散装形式的二维（2D）变体。由于在2000年代初期的单层（1L）的第一次驱动器以来，已经将各种VDW材料隔离并以2D极限进行了隔离和研究，包括金属，宽间隙绝缘子，半导体，半导体，半金属，超级导管，磁性材料，磁性材料，以及更多。[1]中，在这些半金属中，例如石墨烯和2D半导管，通常由VI组VI过渡金属二甲硅烷基（TMDC）代表，在基本凝聚的物理学以及在电子，电子，光电电子技术中以及在基本凝聚的物理学方面创造了令人兴奋的新机会。[2-4]由于光学相互作用和频段结构发生了巨大变化，在从几层到1L极限的过渡中可能发生，因此在2D Light-Matter相互作用和超级超平均光电设备中证明了2D半导体和半米的独特机会。这值得探索其光诱导的物理学，从而导致新型量子现象。2D材料的关键特性之一是增强的电子 - 电子库仑相互作用，其介电筛选和低维度引起。这些相互作用不仅强烈修改平衡频带结构，而且更改了（照片）激发的带构结构。[5]，例如，强烈结合的激子[6]（由绑定的电子和孔组成），即使在室温下，也要赋予2D半导体的光学响应。这些摘录显示出各种各样的物种，具有不同的自旋，[7] Monma，[8]和电荷[9]影响其光 - 肌电相互作用的频谱，动力学和应用。2D材料的另一个属性是它们能够将其堆放到其他2D材料和基板上，几乎没有约束。[10]这些结构中的层间相互作用促进了一种独特的手段，用于设计异质结构属性和功能，而不是组成材料的材料。[11,12]这些属性包括动量依赖性层
纳米纤维素的功能材料：利用结构
为了开发具有独特性能和功能的先进/下一代材料，人们开始研究自然界中常见的分级组装。[1,2] 为了遵循模仿自然的理念，使用可再生/天然来源的构建块来开发分级结构最近成为自下而上制造领域的中心主题。纳米纤维素就是这样一种构建块，包括纤维素纳米晶体 (CNC) 和纤维素纳米原纤维 (CNF)（图 1），它由地球上最丰富的可再生聚合物纤维素组成。近年来，CNC 和 CNF 引起了人们的极大研究兴趣，广泛应用于生物医学、储能、包装、复合材料和特种化学品等多个行业。 [3–5] 这些高度结晶、高纵横比的纳米颗粒由 β (1–4) 连接的 D-葡萄糖单元的线性均聚物组成，表现出令人印象深刻的机械性能和可调的表面化学性质。鉴于 CNC 和 CNF 的高强度、尺寸各向异性和天然来源，使用纳米纤维素作为开发分级组装体的功能性构件引起了人们的极大兴趣。由于人们对纳米纤维素的广泛兴趣，之前已经发表了几篇评论，涵盖了 CNC 和 CNF 的材料特性、生产、加工、特性策略、化学改性和潜在应用，我们建议任何感兴趣的读者阅读这些评论以获取更多信息。[2–19]
GASE和INSE转变后金属葡萄球源层的拉曼光谱石墨烯和相关材料的拉曼光谱
单层石墨烯（SLG）（Novoselov等，2004）可以使用显微镜（如果放置在Si+SiO 2厚度100 nm或300 nm上）（Casiraghi等，2007a）。SIO 2层充当光的腔，并根据其厚度导致建设性或破坏性干扰（Casiraghi等，2007a）。图1显示了计算出的光学对比度作为激光波长和SIO 2厚度的函数，对比度最大值在100和300 nm厚度，对于450至600 nm之间的常用激光波长。虽然通过光学对比进行成像可以使其厚度有一个了解，但它不足以获取更多的定量信息，例如掺杂，混乱，应变等。拉曼光谱镜通常是一种强大的特征技术，通常是碳，范围从富勒烯，纳米管，石墨碳到无定形和类似钻石的碳（Ferrari and Robertson，2000; Tuinsstra and Koenig and Koenig，1970; 1970; Fresselhaus et al。在石墨烯中，拉曼光谱现在可以通常用于提取层n的层数，以估计掺杂和应变的类型和数量，以及检查石墨烯的质量，因为这种光谱技术对缺陷也很敏感（Ferrari和Basko，2013年）。
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
审查金属有机框架 - 纤维素复合材料的设计策略和应用
金属有机框架（MOF）是最具吸引力的功能性多孔材料之一。但是，它们的加工性和处理性仍然是一个重大挑战，因为MOF通常由于其结晶性而以粉末形式出现。将MOF和纤维素底物结合到制造工程材料提供了理想的解决方案，可以扩大其作为功能材料的利用。MOF/纤维素复合材料进一步提供了MOF的显着机械性能，可调孔隙度和可访问的活性位点。在这篇综述中，我们总结了MOF/纤维素复合材料的当前最新制造路线，其特定重点是利用三维生物基于生物的纤维素支架的独特潜力。我们强调了它们作为气相和液相的吸附剂的利用，用于抗菌和蛋白质固定，化学传感器，电能量存储和其他新兴应用。此外，我们讨论了高级功能材料的MOF/纤维素复合材料领域的当前局限性和潜在的未来研究方向。
第一届先进材料与...国际会议
让·拉穆尔研究所 (IJL) 是材料科学领域的基础和应用研究实验室。它是法国国家科学研究院和洛林大学的联合单位 (UMR 7198)，隶属于法国国家科学研究院化学研究所。它是一个多主题实验室，涵盖材料、冶金、纳米科学、等离子体、表面和电子学，以应对能源、环境、未来工业、移动性、资源保护和健康等社会挑战。其研究工作范围从材料设计到工业应用，由 25 个小组开展，分为四个科学部门和一个技术研究团队。它由八个技术平台和四个支持服务提供支持。IJL 主要位于法国南锡的阿尔乔姆校区。让拉穆尔研究所是欧洲最大的材料研究所之一，拥有包括实习生在内的多达六百名员工、一百五十家合作公司、每年发表三百篇经过同行评审的文章、每年三十二次论文答辩、在学术合作框架内与三十个国家建立合作。
用于使用聚合物纳米复合材料的智能包装应用的人工智能
人工智能（AI）与聚合物纳米复合材料的整合正在彻底改变智能包装应用程序。这种创新的融合可以开发智能包装系统，这些系统可以检测，响应和适应各种环境条件，增强食品安全，质量和保质期。带有聚合物纳米复合材料的AI驱动的智能包装利用传感器，纳米技术和机器学习算法来监视和控制温度，湿度和气体交换等因素。本摘要回顾了AI驱动的智能包装的当前状态，探索其应用程序，并突出了聚合物纳米复合材料为食品行业及其他地区创建可持续，互动和响应式包装解决方案的潜力。
航天器应用的LDEF材料结果
会议为航天器设计师，经理，材料工程师和科学家提供了一个论坛，以审查和认真评估LDEF的结果，从他们的相关性，意义以及对航天器设计实践的影响的角度。从国家航空和空间管理局，国防部，工业和学术观点介绍了LDEF调查结果对材料选择，利用和资格的影响。由于