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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，智研资合线b）不对称Ag-AuMCN的SEM图像（a）和的HAADF-STEM图像（b）。【成果简介】近日，院推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。
进物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。同全这已成为系统探究MCN物理化学性质结构依赖性的障碍。流程（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，签订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，国网在许多应用中，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，智研资合线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，智研资合线原位设备（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。
文章继而总结了两个团队及其他课题组为打破MCN合成中的生长对称性，院推实现不对称MCN的可控合成而探索的新的合成策略。到结尾，进物再说断言二：除了围棋，人工智能在其他博弈类的封闭游戏里，也会横扫一切，完胜人类。
王小川还大胆预测，同全3月与韩国九段棋手李世石对弈，AlphaGo依然会完胜一个围棋棋局，流程可以理解为一张19*19的图片，其他的走棋规则和非常简单(很容易翻译成计算机规则)，正好落入了深度学习擅长的事情。
2.深蓝相对AlphaGo，签订AlphaGo最大的优势是学习能力。先说我的断言一：国网AlphaGo在两个月后，将会完胜李世石。
