本课题旨在利用多场响应水凝胶制备微纳米机器人，并探究其在不同刺激条件下的运动和交互行为，以及其在模拟生物体内环境中的应用前景。

MXene是一类新型的二维层状纳米材料，具有优异的导电性、机械强度、光学性质等，适合用于制作柔性传感器。柔性传感器是一种能够感知外界刺激并将其转化为电信号的器件，可应用于智能皮肤、可穿戴电子、人机交互等领域。

本课题利用表界面聚合组装方法,通过控制反应条件,合成一系列结构可控的介孔纳米材料。考察其孔径分布、比表面积、孔壁结构等参数对材料增强性能的影响。 1. 系统学习表界面聚合组装法的基本原理和方法 2. 探究不同载体对聚合过程的影响 3. 优化表界面聚合条件,精确控制目标产物的孔径、孔壁厚度等结构参数 4. 采用各种表征技术测试并优化所制备材料的性能 5. 分析材料微观结构与宏观性能的关系,建立结构-性能关系

本项目拟研究和开发一种新型二维材料SnP2Se6,利用其独特的性质实现光子芯片的电子-光子一体化集成。该材料兼具优异的非线性光学性质和光电性质,可以在同一个芯片上实现对光信号的调制和检测等多种功能。

本项目拟研究和开发一种新型二维材料SnP2Se6,利用其独特的性质实现光子芯片的电子-光子一体化集成。该材料兼具优异的非线性光学性质和光电性质,可以在同一个芯片上实现对光信号的调制和检测等多种功能。

本课题利用深度学习算法,尝试设计并实现一个能够自动识别扫描手写汉字图像的识别系统。该系统预期可以达到一定的汉字识别准确率。