16岁上大学，安徽28岁成为中科院金属研究所研究员，安徽36岁被任命为中科院金属研究所所长，38岁当选中国最年轻的中科院院士，41岁成为美国《科学》杂志创刊以来第一位担任评审编辑的中国科学家。

首先，规划工程作者简要讨论了MCNs亚稳特性的具体表现形式，如离子的迁移和空位、热不稳定性和结构不稳定性、化学反应活性和晶相转变。基于晶相工程（相变和构筑不同晶相异质界面）的软化学调控图十一、建设II–VI族半导体硫族化合物(a)加热引发Mn2+离子插入/析出诱导ZnS纳米片在WZ和闪锌矿型（ZB）间的可逆相变过程示意图和HRTEM图像，建设(b)OH⁻和乙二胺作用下水热合成的一维孪晶WZ/ZB-Cd0.5Zn0.5S同质结的3D结构、TEM和HRTEM图像。

图九、型输模板化学转化：型输配体驱动还原(a)三烷基膦（TAP）驱动化学转化为Ag基和Bi基硫族纳米晶体的路线示意图和TEM图像，(b)三正辛基膦（TOP）驱动提取Ag2S-CdS中的部分S转化为Ag-Ag2S-CdS的TEM图像，(c)TOP驱动提取Ag­2S-MoS2中的S转化为核壳结构Ag-MoS2的HRTEM图像。相对应的是消除，变电通过氧化还原、配体消耗和选择性刻蚀将其加工成独特的多孔、空心或不对称结构。图二、注气合成和修饰亚稳态MCNs的软化学反应工具箱基于离子迁移和空位的软化学调控图三、注气框架调控：内部裁剪（组分和界面等）(a)第一代Cu1.8S纳米颗粒向第二代CdS/ZnS-Cu1.8S和第三代CdS/ZnS-CoS/MnS/Ni9S8异质纳米结构的转化过程示意图和STEM-EDS元素分布图，(b)第一代Cu1.8S纳米棒向第六代ZnS-CuInS2-CuGaS2-CoS-(CdS-Cu1.8S)异质纳米结构转化过程的STEM-EDS元素分布图。

小结这篇综述重点介绍了基于亚稳态MCNs软化学的调控策略，完成这类似于有机合成中的反应路径，完成可分为三个方面：一是取代，即离子交换、晶相转变和粒子内组分和物相的分离过程。图文导读图一、安徽几种典型的基于亚稳态MCNs软化学调控的案例(a)纤锌矿型（WZ）CdSe到Cu2Se和WZ-ZnSe阳离子交换过程中的Se晶格保持，安徽(b)五硫铜矿型Cu2-xS通过阳离子交换向WZ-CoS和MnS的相选择转化，(c)高温下面心立方β-Cu2Se晶体结构中Cu+离子在[111]晶面间的迁移，(d)室温下单斜α-Ag2S晶体结构中沿[001]方向晶面间的移动，(e)单层MoS2从三方棱柱半导体相（2H）向八面体金属相（1T）的晶相转变。

另一种是加成，规划工程通过种子生长、模板嫁接和粒子间耦合构建高层次、多组分的结构。

基于转换型（自身不发生或发生反应）模板的软化学调控图八、建设模板嫁接(a)选择性修饰的二维CuS纳米片合成的A型、建设B型和C型异质纳米结构示意图和TEM图像，(b)一维Cu2-xS纳米线合成的MoSe2-Cu2-xS异质纳米结构的HAADF-STEM、HRTEM图像和原子结构模型，(c)零维Cu2-xS纳米颗粒合成的MoS2-Cu2-xS异质纳米结构横向界面的HRTEM图像和原子结构模型。型输这样当我们遇见一个陌生人时。

变电机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，注气然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，完成如金融、完成互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、安徽3-6所示。