3.1材料结构、云南相变及缺陷的分析2017年6月，云南Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
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样品表面和边缘接有糖基、控平羟基、氨基等官能团，在水和N,N-二甲基甲酰胺（DMF）等极性液体中具有优异的分散性。二是官能化改性，云南以提高其分散性。
此外，电网研究者还发现糖辅助力化学剥离法也适用于二硫化钼、二硫化钨、石墨纳米片等二维材料的高效制备和官能化，是一种普适性的方法。
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