这项工作表明，拉网路堆积方式对晶体材料的激发态和PL各向异性具有重要影响，表明多晶型纳米结构在多功能纳米光子器件中的巨大应用潜力。
此外，式清Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。此外，查消除治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。
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作者进一步扩展了其框架，关深以提取硫空位的扩散参数，关深并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。首先，入推构建深度神经网络模型（图3-11），入推识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
然后，拉网路采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，式清但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。今年以来，查消除治智能盒子线上销量稳定在每月16万台-20万台量级，8月更是连续第6个月低于20万台。
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