此外，顶级作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，顶级结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

流量伦新炉文献链接：CascadeofphasetransitionsandDiracrevivalsinmagic-anglegraphene.(Nature,2020,DOI:10.1038/s41586-020-2373-y)本文由tt供稿。文献链接：周杰Mappingthetwist-angledisorderandLandaulevelsinmagic-anglegraphene.(Nature,2020,DOI:10.1038/s41586-020-2255-3)17.Science：周杰魔角扭曲双层石墨烯中的电子跃迁级联魔角扭曲的双层石墨烯具有多种电子状态，包括相关的绝缘体，超导体和拓扑相。

歌出南京大学高力波开发了一种质子辅助的化学气相沉积方法来生长无皱的超脂石墨烯薄膜。作者发现，分钟粉在莫尔条纹的每个整数波动中，化学势都有明显变化，并且低能激发发生了重排。文章展示了有监督和无监督的学习方法，顶级并训练传感器对光学投影到芯片上的图像进行分类和编码，处理能力为每秒2000万个仓位。

魏茨曼科学研究院的S.Ilani和麻省理工的P.Jarillo-Herrero使用对局部电子可压缩性的测量，流量伦新炉结果显示这些相关的相位源自具有高能态且具有不正常的频带总数。周杰因此已经开发了各种视觉数据预处理技术以提高ANN中后续信号处理的效率。

但是，歌出由于卤化物钙钛矿的原子尖锐的异质结构的外延生长尚未实现，歌出这是由于它们的固有离子迁移率高，这导致相互扩散和较大的结宽，并且由于它们的化学稳定性差，导致在沉积过程中先前层的分解后续层的制造。

维也纳工业大学的LukasMennel和ThomasMueller证明了图像传感器本身可以构成一个ANN，分钟粉它可以同时感测和处理光学图像而没有延迟。另外，顶级给定集束之间的几何形貌之间的大角度对应于与这两个变体相关的两条不变直线之间的角度。

流量伦新炉图1（a）背散射电子图片。而第二组则不会造成变体选择，周杰在图11三维晶粒图中可以明显证实。

最后还需要给大家提醒的是，歌出要深入理解EBSD这门技术，不仅需要扎实的晶体学功底，还应深入理解材料科学的知识。参考文献：分钟粉[1]L.Germain,N.Gey,M.Humbert,P.Voetal.Textureheterogeneitiesinducedbysubtransusprocessingofnearαtitaniumalloys，分钟粉Actamaterialia.[2]D.Bhattacharyya,G.B.Viswanathan,RobbDenkenbergeretal.Theroleofcrystallographicandgeometricalrelationshipsbetweenαandβphasesinanα/βtitaniumalloy. ActaMaterialia51(2003)4679–4691.[3]ShanoobBalachandran,AnkushKashiwar,AbhikChoudhuryetal.Onvariantdistributionandcoarseningbehavioroftheαphaseinametastableβtitaniumalloy.ActaMaterialia106(2016)374-387[4]G.C.Obasi,S.Birosca,J.QuintadaFonsecaetal.Effectofβgraingrowthonvariantselectionandtexturememoryeffectduringα→β→αphasetransformationinTi–6Al–4V.ActaMaterialia60(2012)1048–1058[5]KeHua,YudongZhang,WeiminGanetal.Correlationbetweenimposeddeformationandtransformationlatticestrainonavariantselectioninametastableβ-Tialloyunderisothermalcompression.ActaMaterialia161(2018)150-160本文由虚谷纳物供稿。