Sci-Hub有多火？在7月份，每天名梗宾夕法尼亚大学DanielHimmelstein及其同事研究发现，每天名梗Sci-Hub能够直接获取三分之二以上的学术论文，远远高于研究者Himmelstein的预期。

近期代表性成果：装死1、装死Angew：冷壁化学气相沉积方法用于石墨烯的超净生长北京大学刘忠范院士，彭海琳教授和曼彻斯特大学李林教授展示了一种在CW-CVD系统中大面积生长超洁净石墨烯薄膜的简便方法，该方法制备的石墨烯薄膜具有改善的光学和电学性质。对于纯PtD-y供体和掺杂的受主发射，成电最高的PL各向异性比分别达到0.87和0.82，成电表明供体的激发各向异性能可以有效地转移到受体上，并具有显著的放大作用。

每天名梗2009年当选中国科学院院士。藤岛昭教授虽然是日本人，装死但他与中国的关系十分密切，这种密切的关系体现在3个方面：交流合作、培养人才、学习文化。这项工作表明，成电堆积方式对晶体材料的激发态和PL各向异性具有重要影响，表明多晶型纳米结构在多功能纳米光子器件中的巨大应用潜力。

每天名梗2017年获得全国创新争先奖  。文献链接：装死https://doi.org/10.1002/anie.2020054062、装死ACSNano：大规模合成具有多功能石墨烯石英纤维电极北京大学刘忠范院士，刘开辉研究员等人结合石墨烯优异的电学性能和石英纤维的机械柔韧性，设计并通过强制流动化学气相沉积（CVD）制备了混杂石墨烯石英纤维（GQF）。

这项工作展示了设计双极膜的策略，成电并阐述了其在盐度梯度发电系统中的优越性。

就像在有机功能纳米结构研究上，每天名梗考虑到纳米结构在无机半导体领域所取得的非凡成就，每天名梗作为一类重要的光电信息功能材料，有机分子结构的多样性，可设计性以及材料合成及制备方法上的灵活性都使得有机纳米结构的研究尤为重要。利用k-均值聚类算法，装死根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，成电但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、每天名梗辅助多维材料表征、每天名梗获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

需要注意的是，装死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。首先，成电根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。