主要集中于纳米材料（电极材料和电极催化剂），微语纳米技术在电化学能源、转换和存储方面，包括燃料电池、电池以及超级电容器等方面的研究开发。

【文章简介】近日，录精华中科技大学物理学院袁松柳教授团队在权威陶瓷材料科学期刊JournaloftheAmericanCeramicSociety上发表了题为EnhancedRoomTemperatureMagnetoelectricCouplingEffectsinc-axisOrientedPolycrystallineBaSrCo2-xMgxFe11AlO22的文章。钱果裕，表比特币买北京大学深圳研究生院副研究员。

由于磁场原位后处理赋予该多晶样品一定程度的各向异性，年前这里选取两个典型的方向施加外磁场H（即H^z及H//z），年前进行样品室温磁化曲线、磁介电及磁释电电流密度的测量。图3 磁场原位后处理对BaSrCo2Fe11AlO22样品室温磁电耦合性能影响建立空间直角坐标系，微语使其z轴平行于样品所取向的c轴。袁松柳团队博士生陈星汉、录精燕山大学翟昆教授为本文第一作者，袁松柳教授、北京大学深圳研究生院副研究员钱果裕为本文通讯作者。

图2 磁场原位后处理对Co2Y型六角铁氧体微结构的影响对比经由磁场原位后处理（图a-d）及未经磁场处理（图e-f）BaSrCo2Fe11AlO22样品扫描电子显微图谱，表比特币买发现（图a-d）样品中存在明显的晶粒沿片面方向生长的迹象，表比特币买而未经磁场处理的（图e-f）样品中晶粒则杂乱无章。年前这与XRD晶体结构分析的结果一致。

种种迹象表明，微语磁性材料(或有意掺杂磁性离子的材料)微结构的取向与其整体性能存在潜在联系。

图（a）结果表明，录精当H^z时，样品磁化强度明显强于H//z，未经磁场处理样品的磁化曲线介于H^z和H//z两者之间。随后开发了回归模型来预测铜基、表比特币买铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，表比特币买同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

然后，年前使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。这就是步骤二：微语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。

首先，录精构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。需要注意的是，表比特币买机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。