光伏图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

继续对P1施加力刺激，老将粮液联手荧光发射波长红移，显现出红色荧光，表现出较高的对比度。对P1施加力刺激时，谢毅分子结构中的C-N键最先受到破坏，谢毅发生了力开环反应，由无荧光的内酰胺结构转变为共轭度较好的橙色荧光开环异构体，引起荧光发射强度的明显增强。

作者利用苯丙氨酸二肽作为连接臂，集团巧妙地将罗丹明B和螺吡喃这两种力响应基团共价连接起来，设计合成了分子P1。池项产2009年任北京化工大学材料学院教授。因此，目投在剪切力刺激下，罗丹明B中C-N键的断裂要先于螺吡喃中的C-O键。

主要研究领域包括：光伏水溶性荧光染料的细胞/组织标记、光伏自组装分子的功能化、荧光功能载体（基因/蛋白/药物）、荧光癌症诊疗分子设计及抗癌应用、多功能有机-无机荧光纳米粒子等。初始状态下，老将粮液联手P1并不发出荧光，当轻轻研磨P1后，则呈现出一种非同寻常的荧光开启现象，发出橙色荧光。

该研究的意义在于：谢毅通过罗丹明-螺吡喃体系实现了机械力调控分子内能量转移，谢毅获得了高对比度的荧光变色，为设计和合成具有发光颜色和发光强度双重可调的荧光变色材料提供了新思路。

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