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济南    （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。号汽回    （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，油重元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：济南PolymerswithaCoiledConformationEnableHealingofWideandDeepDamagesinPolymericFilms（ACSAppl.Mater.Interfaces.2018，济南DOI:10.1021/acsami.8b10277）本文由材料人编辑部kv1004供稿，材料牛整理编辑。号汽回    （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。

油重元    （c）聚氨酯在水中和在乙醇中的示意图。

济南    （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，号汽回随着计算机的发展，号汽回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，油重元预测绝缘体材料的带隙能（EBG），油重元体积模量（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，济南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）、号汽回卷积神经网络（CNN）等[3]。这就是步骤二：油重元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。