樣的陰r陽這就是最后的結(jié)果分析過程。對錯誤的判斷進(jìn)行糾正，體驗我們的大腦便記住這一特征，并將大腦的模型進(jìn)行重建，這樣就能更準(zhǔn)確的有性別的區(qū)別。圖3-11識別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，間o間如金融、間o間互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測等相比，材料科學(xué)利用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。

然后，學(xué)習(xí)使用高斯混合模型對檢測到的缺陷結(jié)構(gòu)進(jìn)行無監(jiān)督分類（圖3-12），并顯示分類結(jié)果可以與特定的物理結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)。參考文獻(xiàn)[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子揚,電子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顧：殯葬認(rèn)識這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧（OER）測試手段解析新能源材料領(lǐng)域常見的碳包覆法——應(yīng)用及特點單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，殯葬對癥下方，方能功成。

再者，專業(yè)隨著計算機的發(fā)展，專業(yè)許多諸如第一性原理計算、相場模擬、有限元分析等手段隨之出現(xiàn)，用以進(jìn)行材料的結(jié)構(gòu)以及性能方面的計算，但是往往計算量大，費用大。

基于此，樣的陰r陽本文對機器學(xué)習(xí)進(jìn)行簡單的介紹，樣的陰r陽并對機器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的應(yīng)用的研究進(jìn)展進(jìn)行詳盡的論述，根據(jù)前人的觀點，總結(jié)機器學(xué)習(xí)在材料設(shè)計領(lǐng)域的新的發(fā)展趨勢，以期待更多的研究者在這個方向加以更多的關(guān)注。超快光譜實驗結(jié)果表明，體驗TPTP分子稀溶液在光照激發(fā)下產(chǎn)生的單線態(tài)，體驗快速形成三線態(tài)激子對，三線態(tài)的生成通過三線態(tài)敏化實驗進(jìn)一步確認(rèn)—這與之前文獻(xiàn)中報導(dǎo)的并五苯二聚體分子的激發(fā)態(tài)動力學(xué)過程相似，說明溶液中TPTP分子發(fā)生了高效的分子內(nèi)單線態(tài)裂分（三線態(tài)產(chǎn)率高達(dá)180-199%），并且主要是由沿三聯(lián)苯短軸方向的兩個并五苯參與完成。

分子內(nèi)SF，間o間由于可以通過分子設(shè)計來調(diào)控其三線態(tài)生成與衰減過程，引起了廣泛關(guān)注。該成果以AchievingLong-livedTripletStatesinIntramolecularSFFilmsThroughMolecularEngineering為題發(fā)表在Chem上，學(xué)習(xí)武漢理工大學(xué)博士生黃華熙和何桂營博士為該論文的共同第一作者。

【圖文導(dǎo)讀】圖1.單線態(tài)裂分（singlet?fission,SF）示意圖????圖2.?單線態(tài)裂分材料的結(jié)構(gòu)—機理示意圖及TPTP分子的設(shè)計策略A）典型的溶液相中分子內(nèi)SF動力學(xué)B）薄膜相中單體和二聚體的SF動力學(xué)C）TPTP系列分子的設(shè)計策略圖3.?分子結(jié)構(gòu)及X-射線衍射（XRD）結(jié)果A）分子結(jié)構(gòu)B）膜相XRD圖圖4.?三個TPTP分子的計算優(yōu)化構(gòu)型A）TPTP-1B）TPTP-2C）TPTP-3紅箭頭所示二面角受位阻效應(yīng)影響，殯葬角度在35-38度。此外，專業(yè)在薄膜相中，TPTP分子的三線態(tài)湮滅速率比二聚體慢103數(shù)量級，其三線態(tài)壽命達(dá)到微秒級。