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北京【图文导读】图1：经典爬坡微弹性带算法和机器学习微弹性带法的比较。下方折线图表示相对于ML-NEB算法预测结果中相同位置处的函数目标值，大兴地三个采集函数得到的沿路径预测能量的平均误差。
速落(b)机器学习微弹性带（ML-NEB）法性能的二维Müller-Browns势能面表示。【小结】在这篇工作中，氢能区加作者提出了三种不同的采集函数用于优化决策，以实现调用最少的函数来获得准确的预测路径。该工作将函数求值数量的成本从NEB移动图像数量中剥离，北京所得的算法不仅比现有算法都能够节省函数调用，北京而且相对于其他算法提高了在准确路径收敛的鲁棒性。
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图7光降解对温敏行为的影响（a）UV照射前后的PRX1-DEG11.1，速落PRX1-TEG11.8和PRX1-TEG13.6-F的0.25wt％水溶液的透射率与温度的关系曲线。文献链接：氢能区加OEGylatedCyclodextrin-BasedPolyrotaxanesShowingRemarkableThermoresponsiveBehaviorandPhotocontrolledDegradation(Macromolecules，氢能区加2019，DOI:10.1021/acs.macromol.9b00267)【团队成果】此外，该团队近年来在烷氧醚类温度敏感型聚合物领域取得了丰富研究成果，设计合成了一系列树形烷氧醚聚合物、树枝化多肽聚合物及其水凝胶材料，并实现了在蛋白质负载及活性保护、分子识别和传感器等领域的应用，相关工作发表在Macromolecules,Poly.Chem.和J.Mater.Chem.B等刊物上。
北京图6环糊精聚轮烷的光降解行为（a）用350nm紫外光照射不同时间的0.25wt％PRX1-DEG11.1水溶液的紫外-可见光谱。该类聚轮烷在水相中均表现出特征的温度敏感行为：大兴地相变迅速且过程可逆，滞后现象小且相变温度可调，这与之前报道的甲基化PRX明显不同。