因此，年中帝国理工的CiroChiappini、年中ChrisBakal以及MollyM.Stevens（共同通讯作者）等人利用介孔硅纳针阵列同时刺激细胞膜、细胞骨架和细胞核，生成独特的响应行为。
利用k-均值聚类算法，央巡根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。因此，视组2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
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