深度學(xué)習(xí)算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、家能究院氫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等[3]。發(fā)現(xiàn)極性無機材料有更大的帶隙能（圖3-3），團科所預(yù)測的熱機械性能與實驗和計算的數(shù)據(jù)基本吻合（圖3-4）。目前，學(xué)技機器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中已經(jīng)得到了一些進展，如進行材料結(jié)構(gòu)、相變及缺陷的分析[4-6]、輔助材料測試的表征[7-9]等。

以上，術(shù)研便是本人對機器學(xué)習(xí)對材料領(lǐng)域的發(fā)展作用的理解，如果不足，請指正。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，合作如金融、合作互聯(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)算法進行預(yù)測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。

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通過在充放電過程中小分子蒽醌與可溶性多硫化鋰發(fā)生化學(xué)性吸附，鍋爐形成無法溶解于電解液的不溶性產(chǎn)物，鍋爐從而實現(xiàn)對活性物質(zhì)流失的有效抑制，顯著地增加了電池的壽命。國源集用劍橋大學(xué)博士生孫雨琦和中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)碩士生葛麗爽為共同第一作者。

另一方面，家能究院氫不連續(xù)鈣鈦礦晶粒之間MSPE的自組裝消除了器件中的界面淬滅途徑。團科NeilGreenham教授主要從事共軛聚合物及半導(dǎo)體納米晶體的研究。

1996年返回劍橋大學(xué)物理系，學(xué)技就職于劍橋大學(xué)卡文迪許實驗室，學(xué)技先后擔(dān)任高級助研（1996-1998）、助理講師（1998-2000）、講師（2001-2003）、教授（2003-2009）、劍橋大學(xué)克萊爾學(xué)院首席物理教授（2009至今）。術(shù)研在高亮度下效率的降低和快速的降解都極大地限制了鈣鈦礦LEDs的商業(yè)化應(yīng)用。

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