鑽石舞台

《背景介紹》

近年來，COFs已成為一種極具應用前景的熒光傳感材料。由於其框架結構具有有序分散的結合位點，傳感信號可以被高效傳輸並放大。二維有序納米片形貌還可以提供較大的比表面積，使分析物能夠與識別位點充分交互以提高傳感靈敏度。同時，有序的孔道可構建所需篩分的孔徑，有利於傳質，達到消除潛在競爭對手的干擾。因此，COFs受到熒光傳感器研究人員的青睞。然而，構建具有強熒光的COFs仍極具挑戰。這主要是源於其層間的堆積、分子層平面化和熒光由連杆旋轉引起的淬滅，這些因素對有強熒光的二維COFs材料的誕生帶來了極大的阻力。

培訓背景

隨着計算機科學的發展，機器學習作為一種兼顧開發效率以及開發成本的方法，已經逐漸應用於材料發現、結構分析、性質預測、反向設計等諸多領域，並且在材料學研究中展現出驚人的潛力。然而，機器學習在材料科學中的應用仍存在一些瓶頸。數據集的高效獲取、異構型數據集的信息處理、基於輕量化數據集的預測模型建立、材料性能的可靠預測等問題制約着該方向的發展，這些也正是該領域亟需解決的關鍵問題，同時也是機器學習在材料結構與性能預測中研究的熱點與難點。通過採用支持向量機、神經網絡等機器學習算法訓練數據集來構建模型，以預測材料的結構、吸附特性、電學特性、催化性能、力學特性和熱力學特性等材料性能，大大推動了機器學習在材料科學領域的發展，並且已經取得重要突破。機器學習已在材料、納米材料設計、化學、生物、醫藥設計、量子化學金屬合金、環境等諸多領域得到廣泛的發展，利用機器學習指導新型高性能材料合成的案例也比比皆是。近年來，關於機器學習在材料中應用的論文數量逐年增長，機器學習在材料科學的研究應用文章近兩年來多次發表在Nature、Science、Angew、Advanced Materials、JACS、Nano Letters、ACS Catalysis、Joule、Matter、Energy Storage Materials等國際知名頂刊。

近日，廣州市規劃和自然資源局召開《廣州市城市更新專項規劃（2021~2035年）》專家評審會，邀請城市規劃和城市更新領域知名專家學者共聚一堂，交流研討廣州國土空間規劃引領下的存量發展新路徑與城市更新特色模式。

Revance美股盤前大漲14%