美国加州大学伯克利分校JohnF.Hartwig报道了烯丙基二氟甲亚甲基中单个C-F键的催化，局开级对映选择性活化，局开级从而提供了包含单氟甲酸酯化叔立体中心的多种产品。

展省展规召回风波：今年下半年三星推出全新Note系列手机——三星Note7。再为其他地区更换新版Note7之后，可再接二连三的Note7电池故障和燃烧事故频发，这让也让运营商不得不开始担忧。

这款手机，划备无论是双曲屏设计还是硬件水准都被业界堪称为安卓机的最高水准。但好景不长，局开级随着Note7在全球范围内频现爆炸，三星开启了首次召回。并且三星电子表示，展省展规预计在2016年的最后三个月和明年的前三个月，还将因为GalaxyNote7的失利再亏损3.5万亿韩元。

不过，可再随后新浪手机向中国三星电子求证该信息的真实性，三星予以否认。因Note7智能手机的灾难性事件，划备导致三星电子移动部门季度利润创下自六年前首次推出Galaxy系列手机产品线以来的最低记录

（g-h）k（g）和R（h）空间中Ir-NiCo2O4NSs的IrL3−edgeEXAFS，局开级曲线是拟合（红线）和实验信号（黑线）中包含的Ir–O后向散射信号（χ2）。

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因此，划备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。首先，局开级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。

展省展规这一理念受到了广泛的关注。首先，可再构建深度神经网络模型（图3-11），可再识别在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。