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相关研究成果以题为Edge‐EnrichedMo2TiC2Tx/MoS2 HeterostructurewithCouplingInterfaceforSelectivelyNO2 Monitoring发表于AdvancedFunctionalMaterials，假球并被选为封面论文。（b）无线传感系统对5、赌球的同的N都10、50ppmNO2的反馈结果。

这项工作拓展了双金属MXene的气体传感应用，假球并为环境监测和安全保障中无线传感系统的发展提供了一条途径。（c）遥控车装载测试电路、赌球的同的N都气体传感器与电池的光学照片。假球（d-e）MoS2的SEM与HRTEM图像。

赌球的同的N都04数据概览图1（a）Mo2TiC2Tx/MoS2复合材料合成示意图。假球气体之间的交叉干扰可导致传感器的错误识别和量化。

赌球的同的N都（d）传感器对2.5ppbNO2的电阻响应曲线。

假球（b）Mo2TiC2Tx与MoS2对多种气体的吸附能。2018年，赌球的同的N都在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

首先，假球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。那么在保证模型质量的前提下，赌球的同的N都建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，赌球的同的N都目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

假球这些都是限制材料发展与变革的重大因素。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、赌球的同的N都辅助多维材料表征、赌球的同的N都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。