然而，天津现阶段大部分润湿响应的变色材料基于有机体系，天津其化学或结构稳定性、信息还原度和抗污性能往往难以兼得，加之制备成本高，限制了其实际应用。

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然而大部分研究论文仍然集中在使用常规的表征对材料进行分析，用电一些机理很难被常规的表征设备所取得的数据所证明，用电此外有深度的机理的研究还有待深入挖掘。TEMTEM全称为透射电子显微镜，政策即是把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，政策电子在与样品中的原子发生碰撞而改变方向，从而产生立体角散射。

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利用原位TEM等技术可以获得材料形貌和结构实时发生的变化，市延如微观结构的转化或者化学组分的改变。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、长阶成本卷积神经网络（CNN）等[3]。

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