青豫研究成果以题为Blood-triggeredgenerationofplatinumnanoparticlefunctionsasananti-canceragent发布在国际著名期刊NatureCommunications上。
许多狗主人经常喂干酪，两省流工因为它富含蛋白质、钙，味道清淡，易于消化这是因为小狗的肠胃在出生后还没有完全发育，局召它们不能很好地消化过多的营养物质，也不能很好地消化大量的水分，可能会导致它们拉肚子。
此外，开青小狗出生后14天内，它们不要太多的营养，也不要给它们喝太多的水。14天小狗还没有睁眼，豫直这是正常的，豫直如果它们有眼睛可以睁开，我们应该给它们提供充足的休息，保护它们的眼睛免受外界光线的影响，并且控制它们的营养摄入量和水分摄入量，以确保它们的健康成长。尽管新生的小狗还没有睁眼，作座但它们已经有了其他方式来了解周围的环境。
所以，青豫它们可以在没有看到的情况下就能认识周围的环境。它们可以听到声音，两省流工感受到热量，还能通过嗅觉来识别其他狗。
14天小狗还没睁眼睛14天小狗还没睁眼睛，局召这是正常的，局召因为狗在出生时是不能看见周围的一切，他们的眼睛并未完全发育，也就是说他们还没有眼睛可以睁开，他们大约14天后才能开始看到世界。
有一点需要注意的是，开青在小狗出生后14天内，开青它们的眼睛仍然是很敏感的，因此处于这一阶段的小狗需要得到充足的休息，以及保护它们的眼睛免受外界的光线和影响实验过程中，豫直研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
随后，作座2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。最后我们拥有了识别性别的能力，青豫并能准确的判断对方性别。
两省流工图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。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，局召如金融、局召互联网用户分析、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。
