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由于Net-PCL的形状记忆特性，电侧电力电费Net-PCL-Gel在NIR照射下以PNIPAM的驱动力产生原位动态弯曲和恢复行为。这一创新性的研究成果将为设计更灵活、直接智能的机器人系统和人工智能技术的发展开辟新的可能性。

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返还(c)Net-PCL-Gel通过NIR光完成花瓣弯曲。由于其简单性，情况这种策略在软抓手和多功能致动器的仿生操作中显示出巨大的潜力。

公示(c)具有不同厚度Net-PCL层的Net-PCL-Gel致动器在不同温度下的变化响应速度因子。

该项研究不仅在软体机器人领域具有重要的理论意义，安徽同时也具备广泛的应用前景。也可以用猫粮、电侧电力电费玩具等方式来引导它们，去寻找更好的活动。

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