深度學(xué)習(xí)算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、旅消卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等[3]。發(fā)現(xiàn)極性無機(jī)材料有更大的帶隙能（圖3-3），費(fèi)大非國(guó)所預(yù)測(cè)的熱機(jī)械性能與實(shí)驗(yàn)和計(jì)算的數(shù)據(jù)基本吻合（圖3-4）。目前，鼓勵(lì)機(jī)器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中已經(jīng)得到了一些進(jìn)展，如進(jìn)行材料結(jié)構(gòu)、相變及缺陷的分析[4-6]、輔助材料測(cè)試的表征[7-9]等。

以上，區(qū)首便是本人對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)材料領(lǐng)域的發(fā)展作用的理解，如果不足，請(qǐng)指正。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(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，道門如金融、道門互聯(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。

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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，推出形成無法溶解于電解液的不溶性產(chǎn)物，推出從而實(shí)現(xiàn)對(duì)活性物質(zhì)流失的有效抑制，顯著地增加了電池的壽命。系列劍橋大學(xué)博士生孫雨琦和中國(guó)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，旅消不連續(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。費(fèi)大非國(guó)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，鼓勵(lì)就職于劍橋大學(xué)卡文迪許實(shí)驗(yàn)室，鼓勵(lì)先后擔(dān)任高級(jí)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）。區(qū)首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。