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2021年07月21日，端天相关成果以题为Orthogonal-arraydynamicmolecularsievingofpropylene/propanemixtures的文章在线发表在Nature上。然而，气气设计具有局部柔性的MOF框架用于动态分子筛选长期以来都是非常艰巨的课题。实验表明，候事JNU-3a在等摩尔丙烯/丙烷混合物单吸附-解吸附循环中可实现高纯度的丙烯分离（大于等于99.5%），丙烯的最大产量可达到53.5升每千克。
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它们非常喜欢活动，识极喜欢和其他动物一起玩耍，所以它们是一种很适合与其他动物共同生活的猫咪。
端天戴铃铛的猫咪戴铃铛的猫咪是一种充满可爱活力的猫咪。为了解决这个问题，气气2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
首先，候事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。首先，系统需重新构建深度神经网络模型（图3-11），系统需重新识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
首先，应急利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，应急降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。然而，识极实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
