国资4.可以试着用一点温水给他沾湿他的鼻头的。

最紧邻原子之间的铁磁性是直接反铁磁交换作用和近90o铁磁超交换作用竞争生产的，体应着眼于次紧邻的铁磁交换作用可以理解为角度有关Cr–X–X–Cr超交换相互作用。因此，化战我们可以将剥离的CrI3样品看做独立的单晶。

对应不同应栅极情况下，略性Rxy随外磁场的变化关系（b、10K。图6b呈现双层样品的三种磁化状态证明CrI3样品没有面内的磁化取向，重组否则在外磁场增大的过程中磁化强度会逐渐变强。尽管产生反铁磁耦合作用的机理尚不明确，国资但是在双层和三层样品中观测到的不同磁化状态说明与层数有关的层间耦合作用对维持原子级别厚度的CrI3的磁性有贡献。

固态栅极覆盖了样品和周围电极，体应着眼于固态电极是LiClO4溶解在聚环氧乙炔中。如图2a所示，化战首先，他们通过热蒸发将厚度在50nm到200nm之间的Al2O3薄膜覆盖在Fe3GeTe2块材的新鲜解离面上。

除此之外，略性双层样品的另一个特点是回滞现象的消失，略性说明材料各向异性可以忽略，一个合理的解释是相比于材料内在磁晶各向异性（使磁矩倾向于面外排列）形状各向异性（使磁矩倾向于面内排列）几乎为零，所以整体上各向异性为0。

k、重组样品厚度与铁磁转变温度的关系，红线为理论计算结果，蓝线为实验结果。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，国资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。

然后，体应着眼于为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：化战认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，化战对症下方，方能功成。

最后我们拥有了识别性别的能力，略性并能准确的判断对方性别。近年来，重组这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。