又是排队等饭吃的一晚，那趁这个无聊的时候就好好吐槽一下众人夸的铁路三村的胖子水煮吧………
怎么发现这家店的呢？是浏览美团时，推送的，好奇点进去一看，一众好评，说什么排长队的水煮、NC水煮天花板等等诸如此类的………
周三晚都已经回到宿舍了，看了看时间，觉得8点半都过了，应该没什么人排队了吧，我倒要去见识下，结果到了之后还是排着长队
本着来都来了，怎么也得吃到的固执，那就排吧，期间还听到前面的人说什么旁边桌的人特意从昌北过来的，我就更加坚定要吃到的念头，哪怕我心里已经做好了建设：可能压根就没有那么夸张…………
排了40多分钟终于到了，点上了，坐下，吃了第一口：就这？？？？？！！！！！！就这？？？？？！！！！！
再吃下去：MD，就这水准，不如我心水的丽丽水煮，也不如绝味水煮，在遍地都是水煮的NC这个地方，TMD，到底是怎么被夸成这样的呀，那些人不昧良心吗？难道是自己上了当，就非得让别人也上一下当吗？尤其是在短视频盛行的当下，一些不实信息的传播真的让人感到可怕！
总结：我觉得那些好评、抖音视频都是花了钱搞的，也不知道从昌北过来的那一群人有没有觉得不值，但就我来说，特意从北到南真的大可不必，排队就是在浪费时间、浪费生命！！！
怎么发现这家店的呢？是浏览美团时，推送的，好奇点进去一看，一众好评，说什么排长队的水煮、NC水煮天花板等等诸如此类的………
周三晚都已经回到宿舍了，看了看时间，觉得8点半都过了，应该没什么人排队了吧，我倒要去见识下，结果到了之后还是排着长队
本着来都来了，怎么也得吃到的固执，那就排吧，期间还听到前面的人说什么旁边桌的人特意从昌北过来的，我就更加坚定要吃到的念头，哪怕我心里已经做好了建设：可能压根就没有那么夸张…………
排了40多分钟终于到了，点上了，坐下，吃了第一口：就这？？？？？！！！！！！就这？？？？？！！！！！
再吃下去：MD，就这水准，不如我心水的丽丽水煮，也不如绝味水煮，在遍地都是水煮的NC这个地方，TMD，到底是怎么被夸成这样的呀，那些人不昧良心吗？难道是自己上了当，就非得让别人也上一下当吗？尤其是在短视频盛行的当下，一些不实信息的传播真的让人感到可怕！
总结：我觉得那些好评、抖音视频都是花了钱搞的，也不知道从昌北过来的那一群人有没有觉得不值，但就我来说，特意从北到南真的大可不必，排队就是在浪费时间、浪费生命！！！
#IXFORM成团了又没完全成团#gc上的nc大概3类:a.lyz谁呀，没xxx和xxx我还不认识他，这个节目谁看呀（试图说明xxx)b.这个gc全是lyz粉丝在pf（试图说了别人pf，自己就不pf惹），c.lyz赛时…lyz考//编…lyz……(试图发xnb泼脏水）。剩下的都是lyz粉丝安利，零丁几家粉丝安利，毒子妈狗皮膏药似的想安利小毒又扭扭捏捏带上lyz，说pf谁在pf？没人承认就潞人pf呗[偷笑]
单原子催化——中科院大连化学物理研究所刘伟：面向金负载催化剂的金属全物种分散态的定量显微分析方法
对于面向实用的高载量单原子催化剂，受限于追求大宗样品制备的湿化学法难易准确控制原子落位，高密度负载时容易导致金属原子聚集和颗粒生长。催化剂往往同时包含可观的单原子、团簇、颗粒等复杂多样的分散状态，这一物种复杂性直接导致研究中难以实现催化反应活性的准确归属，进而难以实现催化剂的理性设计。中国科学院大连化学物理研究所刘伟研究员团队联合浙江师范大学林荣和教授、大连交通大学刘淑慧博士基于原子分辨透射电镜图像的结构特征识别，开发了一套面向负载催化剂全金属物种分散性的定量分析方法——full-metal-species quantification (FMSQ)。借助此方法，基于大量原子分辨电镜图像数据实现了从金属单原子到颗粒的全物种分散状态精准分析，结构信息量化维度包括：各物种分散密度、近邻距离、粒子几何构型等催化急切关联信息。FMSQ方法主要集成了面向单原子识别的EMARS算法以及面型颗粒识别的U-net神经网络人工智能算法。以C3N4、氮掺杂碳（NC）负载Au单原子催化二丁烯选择性还原为例，凭借FMSQ方法实现了单原子和颗粒的催化贡献定量区分。
文章详情：Full Metal Species Quantification of Metal Supported Catalysts Through Massive TEM Images Recognit
LIU Shuhui, ZHANG Fan, LIN Ronghe* and LIU Wei*
Chem. Res. Chinese Universities, 2022, 38(5), 1263
DOI: 10.1007/s40242-022-2218-3
https://t.cn/A6oREeap
对于面向实用的高载量单原子催化剂，受限于追求大宗样品制备的湿化学法难易准确控制原子落位，高密度负载时容易导致金属原子聚集和颗粒生长。催化剂往往同时包含可观的单原子、团簇、颗粒等复杂多样的分散状态，这一物种复杂性直接导致研究中难以实现催化反应活性的准确归属，进而难以实现催化剂的理性设计。中国科学院大连化学物理研究所刘伟研究员团队联合浙江师范大学林荣和教授、大连交通大学刘淑慧博士基于原子分辨透射电镜图像的结构特征识别，开发了一套面向负载催化剂全金属物种分散性的定量分析方法——full-metal-species quantification (FMSQ)。借助此方法，基于大量原子分辨电镜图像数据实现了从金属单原子到颗粒的全物种分散状态精准分析，结构信息量化维度包括：各物种分散密度、近邻距离、粒子几何构型等催化急切关联信息。FMSQ方法主要集成了面向单原子识别的EMARS算法以及面型颗粒识别的U-net神经网络人工智能算法。以C3N4、氮掺杂碳（NC）负载Au单原子催化二丁烯选择性还原为例，凭借FMSQ方法实现了单原子和颗粒的催化贡献定量区分。
文章详情：Full Metal Species Quantification of Metal Supported Catalysts Through Massive TEM Images Recognit
LIU Shuhui, ZHANG Fan, LIN Ronghe* and LIU Wei*
Chem. Res. Chinese Universities, 2022, 38(5), 1263
DOI: 10.1007/s40242-022-2218-3
https://t.cn/A6oREeap
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