插圖顯示了Bi2Te3中Agi?(AgBi24Te36)、過預AgBi(AgBi23Te36)和AgTe缺陷(AgBi24Te35)。計國機因此多種類型缺陷的存在是導致薄膜具有低晶格熱導率的主要原因。企業(yè)(e)ΔR/R0隨彎曲循環(huán)次數(shù)變化的趨勢圖。

“棱鏡門”影響超過預計 國產(chǎn)CAD企業(yè)迎爆發(fā)良機

Cs-STEM圖可見薄膜沿著平面外的方向存在明顯晶格畸變,迎爆導致顯著的各向異性的晶格應變。發(fā)良(e)沿不同方向(εxx,εxy,εyx,和εyy)應變圖。

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【成果簡介】近期,棱鏡深圳大學范平教授課題組與澳大利亞陳志剛教授課題組合作,棱鏡在Bi2Te3基熱電薄膜擇優(yōu)取向、缺陷結構調(diào)控及熱電性能提升研究方面取得進展。

門影(f)環(huán)狀柔性器件作為電源開關點亮發(fā)光二極管。根據(jù)機器學習訓練集是否有對應的標識可以分為監(jiān)督學習、響超無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習以及強化學習。

過預圖3-8壓電響應磁滯回線的凸殼結構示例(紅色)。然而,計國機實驗產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量、種類、準確性和速度成階梯式增長,使傳統(tǒng)的分析方法變得困難。

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)絡圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉移概率的分析4機器學習在材料領域的研究展望與其他領域,企業(yè)如金融、企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預測等相比,材料科學利用機器學習算法進行預測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。目前,迎爆機器學習在材料科學中已經(jīng)得到了一些進展,如進行材料結構、相變及缺陷的分析[4-6]、輔助材料測試的表征[7-9]等。

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