在限定水含量的情况下，博海Cel-IL动态凝胶呈现出一种具有良好附着力、快速自愈合和中等离子电导率的特点。

目前，拾贝机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、分歧卷积神经网络（CNN）等[3]。

终端（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。此外，博海Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。再者，拾贝随着计算机的发展，拾贝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。

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当我们进行PFM图谱分析时，博海仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，博海而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

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终端（d）网络构型图2不同基体中均匀构型的典型实现方法图3不同基体中叠层构型的典型实现方法图4不同基体中取向构型的典型实现方法图5具有网络构型的碳纳米增强复合材料两种不同的实现策略图6不同构型石墨烯增强高分子结构复合材料力学性能对比（a）不同石墨烯含量-名义拉伸断裂强度关系图。博海（c）不同石墨烯含量-名义断裂韧性关系图。

拾贝【图文导读】图1四种碳纳米相增强构型：（a）均匀构型。分歧（b）不同石墨烯含量-名义弹性模量关系图。