(c)AFH-25电极的高分辨SEM图片，电力比例尺条为2μm。
（b）有/无复合物处理，自动字化光照（经NIR光辐照15分钟，然后经过660nm光辐照15分钟）后从受感染的伤口中获得的细菌培养物。化市文献链接：ASupramolecular-BasedDual-WavelengthPhototherapeutic AgentwithBroadSpectrumAntimicrobialActivityagainstDrugResistantBacteria (Angew.Chem.Int.Ed.,2019,DOI:10.1002/anie.201913506)本文由大兵哥供稿。
图二、可期纳米材料的理化性质表征（a-c）Pp4N（5μM）、GNR-PEO2000（2.5μgmL-1）和复合材料的TEM图像。电力该文章近日以题为ASupramolecular-BasedDual-WavelengthPhototherapeuticAgentwithBroadSpectrumAntimicrobialActivityagainstDrugResistantBacteria发表在知名期刊Angew.Chem.Int.Ed.上。另外，自动字化二维(2D)纳米材料，自动字化如氧化石墨烯(GO)和二硫化钼(MoS2)，也被报道为有效的抗菌剂，因为它们能够催化H2O2转化为羟基自由基(•OH)，一种剧毒的活性氧来消灭细菌。
化市但是持续的过度使用和快速传播的耐药机制使许多抗生素失效。【成果简介】近日，可期华东理工大学贺晓鹏副研究员联合上海交通大学麦亦勇教授、可期陈代杰教授以及韩国梨花女子大学JuyoungYoon教授等人开发了一种结构简单的超分子自组装结构定义的石墨烯纳米带（GNRs）与阳离子卟啉（Pp4N），以提供涂覆有Pp4N纳米粒子的独特的一维（1D）线状GNR超结构。
电力（f）不同条件下复合材料（Pp4N/GNR=40µM/30µgmL-1）的铜绿假单胞菌的存活率。
【研究背景】抗生素是20世纪人类最伟大的发现之一，自动字化它能使人们以最小的感染风险进行外科手术。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，化市举个简单的例子：化市当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
这就是步骤二：可期数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。此外，电力作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，电力结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
自动字化这一理念受到了广泛的关注。因此，化市复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。