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鹏沃该研究成果以题为AEutecticMixtureofNaturalFattyAcidsCanServeastheGatingMaterialforNear-Infrared-TriggeredDrugRelease发布在国际著名期刊Adv.Mater.上。该团队合成的Pt-Ag合金纳米笼组成为Pt19Ag81，电堆全外缘尺寸18nm以及为厚度3nm，可由Ag纳米立方体与Pt（II）通过电置换反应一步制备。
同时在负载DOX和IR780时，国首体外实验和细胞实验都能很好地达到预期的效果—响应近红外光照快速释放药物，达到快速杀死肿瘤细胞的目的。该方法可在低氧含量的癌细胞中实现高效、发上可控的生成氧自由基，能够有效的杀死癌细胞，达到治疗癌症的目的。深科首款市相关内容以Rationaldesignandsynthesisofnoble-metalnanoframesforcatalyticandphotonicapplications为题发表在了2016年9月26日的NationalScienceReview上。
因此该等离子体辅助的高效相变转换过程可以图案化铁电b相，鹏沃这样可以使近红外响应热电器件的合成制备过程得以简化。在该方法过程中，电堆全研究人员将Au纳米笼状颗粒与PVDF混合，然和将混合物包裹进薄膜中。
国首下载链接：SurgicalSutureswithPorousSheathsfortheSustainedReleaseofGrowthFactorsNanoLett.：Pt-Ag纳米笼的合成与表征以显示氧还原反应活性与耐久性的提高通过电置换法制备出Pt-Ag纳米笼并对其进行表征。
文中首先总结讨论了贵金属纳米框架的两种合成策略：发上（1）先将一种金属选择性沉积在另一种金属模板上，然后选择性地刻蚀掉金属模板。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，深科首款市详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
此外，鹏沃目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。然后，电堆全采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：国首原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。近年来，发上这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。