【引言】锂金属作为下一代电池最有希望的候选负极，投资头条腾其具有最高的理论容量（3860mAhg-1）和低的还原电位（-3.04V）。

这项研究有望给软体机器人、快手远程操作系统、药物输送和液体夹持器的可逆磁驱动方面提供众多潜在应用。和趣（b）通过TF的相变展示非磁性物体的可转换磁性抓取。

刘静研究员当年的文章被作为了期刊封面液态金属纳米粒子的尺寸决定导电/介电功能可拉伸功能材料最近受到广泛关注，流量因为它们广泛用于可变形电子设备，流量从机器人传感皮肤和可穿戴通信电子设备到生物集成设备。当外部应力小于绝缘氧化物的破碎应力时，饥渴液态金属颗粒保持完整，提高复合材料的介电常数与电容性能。制造了基于液态金属的超稳定、时休高弹性和高导电性的可拉伸电极。

(d)100%应变下拉伸1,000次过程中，投资头条腾50%LMNPs-0.3/55PU的电容与损耗变化。一说到液态金属，快手科幻迷们就能立马想到电影《终结者》系列中的坚不可摧的液态金属机器人T-1000，快手这种可自由变换形态的机器人展现出了液态金属所具的特性：液态的流动性、非晶金属的高强度，可自我修复损伤等。

（I）在液态（TTm =29.8°C）下，和趣可变形的TF可以与目标物体紧密接触。

（图片来源自《终结者》剧照）在现实中，流量液态金属通常使用镓、流量铷、铯等低熔点金属的共晶合金，作为一种正离子流体和自由电子气组成的混合物，液态金属不仅具有液态金属机器人的奇特性能，因为其不定型的液体形态还具有极佳的电性能、热力学性能等，因此在仿生机器人、药物输送、集成电路设计、柔性电子产品领域等具有非常广阔的应用前景。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），饥渴所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

首先，时休构建深度神经网络模型（图3-11），时休识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。再者，投资头条腾随着计算机的发展，投资头条腾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。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，快手它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。2018年，和趣在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。