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因此，区域实现MCN纳米尺度空间结构的精确调控对于探索其在各领域的应用前景及研究其结构-性质的依赖性都具有重要理论意义和实践价值。图4通过使用固定在基质上的NP种子及固/液界面引导合成不对称MCN（a，首家省级b）不对称Ag-AuMCN的SEM图像（a）和的HAADF-STEM图像（b）。
【成果简介】近日，电力复旦大学的聂志鸿和天津大学的巩金龙教授（共同通讯）在Acc.Chem.Res.上发表了一篇题为Symmetry-BreakingSynthesisofMulticomponentNanoparticles的文章。负荷壳层的薄异质结结构和空间分离的助催化剂有利于光生热电子和空穴的分离。管理这已成为系统探究MCN物理化学性质结构依赖性的障碍。
中心（f）Pd在高分子部分修饰的AuNP种子上沉积得到的Au-Pd二聚体的TEM图像。首先，成立现有的合成方法仍不能精确控制构成组分的位置和形状。
值得关注的是，南方在许多应用中，具有不对称结构的MCN往往表现出比具有对称性结构的MCN更优越的性能。
其次，区域研究人员对纳米颗粒生长过程的理解依然受限于不够成熟的表征工具，区域原位设备（如原位电镜）的发展将为探索纳米颗粒合成机理提供更好的平台。面对机器也一样，首家省级就在几个月前还有人叫嚣机器十年内不能够玩转围棋，理由也都是人一眼就能看明白，机器只会计算。
老罗曾经评价过人工智能的一句话：电力人工智能就像一列火车，它临近时你听到了轰隆隆的声音，你在不断期待着它的到来。他终于到了，负荷一闪而过，随后便远远地把你抛在身后。
我们同样也会错误地估计下围棋方面机器的能力，管理按照人类的理解1D-9D来评价它。这个系统的天花板是计算机有多强，中心以及工程师有多聪明。
