由于聚（芳基醚砜）的高分子量，石深情该膜表现出良好的物理性能。

理论来说，油石合金中SRO的形成引起了平面位错滑移和变形局部化。已经有多位研究者的优秀研究成果登上了ScienceNature及其子刊，化展刷新着人们对金属材料世界的认识。

材料的优异强度、北京塑性和韧性与材料的层错能（SFE）有直接关系。这就使得在高碳含量下，启幕碳原子基本上不偏析到缺陷中去，而是在基体中形成完全有序的马氏体。作为一种新型材料，石深情HEAs/MEAs的性能是由多种主要元素决定的，因此，与传统合金相比，它具有提高合金力学性能的很大潜力。

另外，油石该研究的一个重大贡献是，油石除了力学性能上的巨大跃升，在断裂机制方面还突破了传统的认识，打破了传统认为的提高强度会降低材料断裂韧性的常识。同时，化展不同的变形机制敏感地依赖于成分和微观结构。

在本例中，北京在快速加热过程中，纳米晶粒在没有晶粒粗化或再结晶的情况下发生孪晶。

之前的研究表明：启幕在许多面心立方(fcc)金属中，启幕超细纳米颗粒的热稳定性和机械稳定性都得到了显著提高，这源于变形诱导的自发GB发射堆垛层错或孪晶弛豫到较低的能态。石深情我们便能马上辨别他的性别。

油石（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。此外，化展目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

北京利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。为了解决这个问题，启幕2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。