实例上其团队于ACSNanoletter期刊上发表了题为Ambipolarinsulator-to-metaltransitioninblackphosphorusbyionic-liquidgating的研究成果报告。

随着bcc相的沉淀，｜综合RT的饱和磁化强度迅速增加，｜综合随后fcc相的析出略微减少，然后随着合金成分在bcc，fcc和非晶相之间逐渐重新分布以及那些的体积分数而增加。近千（d）40ms-1的10B合金带的外弯曲表面SEM图像。

亩地相关成果以Formation,stabilityandultrahighstrengthofnovelnanostructuredalloysbypartialcrystallizationofhigh-entropy(Fe0.25Co0.25Ni0.25Cr0.125Mo0.125)86‒89B11‒14amorphousphase为题发表在ActaMaterialia上。实例上第二阶段形成纳米级fcc晶体相。对fcc的偏好bcc随着硼含量的增加而增加，｜综合对于14B合金，结晶阶段变为：[am]→[am+fcc]→[am+fcc+bcc]→[bcc+fcc+borides]，晶化温度为783K，890K和1074K。

【成果简介】近日，近千英国剑桥大学的A.L.Greer和中国天津大学的A.Inoue（共同通讯）作者等人，近千加热诱导高熵（HE）(Fe0.25Co0.25Ni0.25Cr0.125Mo0.125)86‒89B11‒14非晶（am）合金结晶，开发低B含量的新结构材料。亩地（c）11B合金的维氏硬度与[bcc+fcc]相的总体积分数之间的关系。

实例上文献链接：Formation,stabilityandultrahighstrengthofnovelnanostructuredalloysbypartialcrystallizationofhigh-entropy(Fe0.25Co0.25Ni0.25Cr0.125Mo0.125)86‒89B11‒14amorphousphase（ActaMaterialia,2019,DOI:10.1016/j.actamat.2019.03.019）。

（6）转速的降低以及B含量降低至10％，｜综合使铸态合金具有非晶+fcc相，具有较低的Hv和良好的弯曲塑性。三、近千艺术涂料经销商需有后期运作观念虽然有了艺术涂料企业好的技术，近千售后支持，但在后期的销售中难免会遇到产品的竞争等一些问题，这里便需要经销商有扎实的后期经营运作的观念，想好每一步要怎么做，不管哪个行业的产品都不可能是一直畅销的，要在好情况的时候总结经验，在不景气的时候不气馁，总结经验，每个艺术涂料经销商都能做到好自己，也能更加稳固招商中其他经销商的心，从而团队才能不断的壮大

基于键盘和触摸屏的人机界面也受到密码泄露的威胁，亩地这就要求开发一种有效的、安全的人机交互界面。【图文简介】图1 摩擦电振动传感器的结构设计及工作原理 (a)鱼体侧线中的振动接收器(b)摩擦电振动传感器结构示意图(c)摩擦电振动传感器照片(d)摩擦电振动传感器制作流程(e)多孔PDMS的光学显微图(f)PE纳米线阵列的SEM图(g)工作状态的摩擦电振动传感器(h)摩擦电振动传感器工作原理(i)工作过程中摩擦电振动传感器的仿真二维电势分布图2 摩擦电振动传感器电学特性测试(a)摩擦电振动传感器的力学灵敏度(b)输出电压与频率的关系(c)10万次周期负载下摩擦电振动传感器的输出电压(d)摩擦电振动传感器接收的振动波形(e)动量0.4kgm/s下摩擦电振动传感器的输出波形(f)输出波形的短时傅里叶变换(g)不同测试距离下电压幅值与动量的拟合曲线(h)摩擦电振动传感器输出电压幅值与测试距离的关系(i)电压归一化峰值响应方向图图3基于摩擦电振动传感器的智能虚拟数字键盘(a)COMSOL定位原理仿真(b)摩擦电振动传感器的仿真振动信号(c)放大的信号波形(d)虚拟键盘示意图(e)当敲击按键1时，实例上三个摩擦电振动传感器获得的振动信号(f)所得信号的互相关函数(g)构建与木板上的智能虚拟数字键盘(h)TVSs在输入513976时获得的信号(i)每一个按键的识别准确性图4基于摩擦电振动传感器的虚拟数字键盘身份识别系统 (a)身份识别系统框图(b)按六次按键的波形(c)信号的频谱(d)归一化击键特征(e)身份识别登录系统(f)输入761284时，实例上4个不同输入者的信号(g)构建于木板上的智能虚拟数字键盘图5多功能桌面交互系统(a)多功能桌面交互系统框图(b)微控制器及蓝牙模块照片(c)智能桌面交互系统的整体布局(d)当敲击区域1时，3个摩擦电振动传感器获得的信号(e)多功能桌面交互系统照片(f)区域识别准确度【总结】综上所述，本文为了实现便捷的人机交互，提出了一种基于振动的智能交互界面。

基于此人机交互界面，｜综合实现了在普通表面上构建了虚拟键盘，依据人体敲击键盘生理特征实现了用户身份识别。文献链接：近千TriboelectricVibrationSensorforaHuman-MachineInterfaceBuiltonUbiquitousSurfaces (NanoEnergy,2019,DOI:10.1016/j.nanoen.2019.03.005)本文由重庆大学杨进教授团队供稿，近千材料人编辑部编辑。