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长期从事先进高性能钢铁材料、网络块体非晶合金及高熵合金方面的研究工作，主要研究方向为：高性能耐热钢的高温强化和氧化机理。携手堆垛层错介导的氧原子扩散被证明通过原子级迁移到氧化物-金属界面来催化随后逐层向内的氧化物生长。

在760℃下退火5分钟(d)和20分钟(e)的4Cu的ABF-STEM图像(左)及其对应的STEMEDS-SI图像(右)，打造电网证明齐纳钉住的证据。研究表明：统通信通过表面的共格界面缺陷表现出最高的氧结合能，导致氧化物在这些交叉点优先成核。平台图3真空和氢环境下裂纹尖端附近位错亚结构的演变。

易谷这样便可以实现合金强塑性的提高。弱键理论（HEDE）得到了科学界的广泛认可，网络该理论认为氢原子在晶界上聚集到一定浓度能弱化晶界结合强度，导致开裂。

本文提出的策略是3d打印后退火，携手以减少破坏单晶结构的再结晶驱动力。

打造电网e,EBSD图像质量和显示FNAT-m-47h水淬后全马氏体组织的相图。本文的方法和结果为储氢材料的设计提供了新的指导方针，统通信并提供了将机器学习纳入高通量材料发现的新途径。

平台相关研究成果以Fingerprintingdiversenanoporousmaterialsforoptimalhydrogenstorageconditionsusingmeta-learning为题发表在Sci.Adv.上。同时，易谷本文应用元学习方法来预测合成和假设全硅沸石、超交联聚合物(HCP)和MOF的最佳储氢温度。

图七、网络全硅和钙交换LTA型沸石中的氢吸附【小结】综上所述，网络本文通过引入一种元学习模型，可以在很宽的温度和压力范围内准确预测NPM的氢负载表面。近日，携手美国明尼苏达大学J.IljaSiepmann（通讯作者）描述了一种元学习方法，用于在单个机器学习模型中预测不同NPM的气体吸附与温度和压力的函数关系。