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因此，俄罗ML提供了一个强大的工具来加速开发有效的纳米粒子合成方案，并有可能用于合成具有复杂性质的新型纳米粒子。斯石文献链接：Nanoparticlesynthesisassistedbymachinelearning.NatureReviewsMaterials,2021,DOI:10.1038/s41578-021-00337-5.本文由CQR编译。

油禁运达（b）基于支持向量机模型绘制的配体链长度-配体浓度坐标中的CsPbBr3纳米石墨片在82°C和150°C下的生长模式图。ML辅助纳米粒子合成的真正创新是合成具有出乎意料的结构、欧盟组成、形状和/或结构特性关系的纳米粒子，但这些关系尚未报道。俄罗研究成果以题为Nanoparticlesynthesisassistedbymachinelearning发布在国际著名期刊NatureReviewsMaterials上。

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