圖3-11識(shí)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(wú)監(jiān)督的缺陷分類(lèi)圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，傳感如金融、傳感互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測(cè)等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)的缺點(diǎn)就是材料中的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少。擺脫這樣當(dāng)我們遇見(jiàn)一個(gè)陌生人時(shí)?！疽Z(yǔ)】干貨專(zhuān)欄材料人現(xiàn)在已經(jīng)推出了很多優(yōu)質(zhì)的專(zhuān)欄文章，遭遇所涉及領(lǐng)域也正在慢慢完善。

2機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)就是賦予計(jì)算機(jī)人類(lèi)的獲得知識(shí)或技能的能力，危機(jī)外國(guó)然后利用這些知識(shí)和技能解決我們所需要解決的問(wèn)題的過(guò)程。在數(shù)據(jù)庫(kù)中，高端根據(jù)材料的某些屬性可以建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，便可快速對(duì)材料的性能進(jìn)行預(yù)測(cè)，甚至是設(shè)計(jì)新材料，解決了周期長(zhǎng)、成本高的問(wèn)題。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的擴(kuò)展，傳感它是機(jī)器學(xué)習(xí)的第二個(gè)階段--深層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)中的多層感知機(jī)可以彌補(bǔ)淺層學(xué)習(xí)的不足。

根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集是否有對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、擺脫無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。根據(jù)發(fā)光中心的不同，遭遇按作用方式可分為促進(jìn)發(fā)光型和自身發(fā)光型（圖3）。

雖然在金屬鹵化物鈣鈦礦中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了各種發(fā)射顏色，危機(jī)外國(guó)但大多數(shù)材料的光致發(fā)光光譜僅覆蓋了部分可見(jiàn)光，危機(jī)外國(guó)并且由于缺乏波長(zhǎng)方面的單獨(dú)調(diào)諧成分，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的白色發(fā)射仍然具有挑戰(zhàn)性。以其他離子的摻雜產(chǎn)生輔助的發(fā)光，高端以實(shí)現(xiàn)可調(diào)高質(zhì)量白光。

首次對(duì)無(wú)鉛鈣鈦礦中寬帶發(fā)射的起源進(jìn)行了梳理，傳感以深入了解其發(fā)光機(jī)制，特別是目前存在爭(zhēng)議的地方。擺脫論文信息：ChemicalDopingofLead-FreeMetal-Halide-PerovskiteRelatedMaterialsforEfficientWhite-LightPhotoluminescenceJinghengNie,⊥?BoZhou,⊥?ShaofanFang,YeWang,YuWang,BingbingTian,HanlinHu,HaizheZhong,HenanLi,*?andYumengShi*Citethis:MaterialsTodayPhysicsDOI:10.1016/j.mtphys.2023.100992鏈接：https://doi.org/10.1016/j.mtphys.2023.100992本文由作者供稿。