安卓挑战苹果,高端逆袭失败

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2025-07-07 01:42:48

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在2016年,端逆Hong和Chen等报道的一项里程碑式的研究,端逆研究了γ-BL的开环聚合(ROP)过程,在低反应温度下使用金属(La,Y)配合物作为催化剂(-40至-60℃)(Nat.Chem.2016,8,42−49);同时,也报导了γ-BL的无金属ROP工艺,使用1-叔丁基-4,4,4-三(二甲基氨基)-2,2-双[三(二甲基氨基)亚磷酰基氨基]-2λ5,4λ5磷腈(Angew.Chem.,Int.Ed.2016,55,4188−4193.),超强碱(pKa:42.6在CH3CN中;30.2在DMSO中)作为催化剂。之前的研究发现,袭失活性链的阴离子与链中的羰基位点的发生链回咬反应,产生的大环PγBL降低了其MW。安卓重复热处理降低了纯PγBLs的Mn。

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【图文解读】图一、挑战研究了不同硫脲结构对于γ-BL的ROP的影响,选出最优化合物。苹果合成条件与entries2和Table2中的条件相同。

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对于PγBLs而言,端逆高MW和线性结构对于改善机械性能是有利的,而大环聚合物引起较少的链缠结并因此削弱机械性能。

因此,袭失开发出能够抑制链回咬反应的高活性催化剂提高其分子量很具有挑战性。基于此,安卓本文对机器学习进行简单的介绍,安卓并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述,根据前人的观点,总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势,以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

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