發(fā)現(xiàn)極性無機(jī)材料有更大的帶隙能（圖3-3），搖擺所預(yù)測的熱機(jī)械性能與實(shí)驗(yàn)和計算的數(shù)據(jù)基本吻合（圖3-4）。并利用交叉驗(yàn)證的方法，失速解釋了分類模型的準(zhǔn)確性，精確度為92±0.01%（圖3-9）。最后我們擁有了識別性別的能力，搖擺并能準(zhǔn)確的判斷對方性別。
深度學(xué)習(xí)算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、失速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等[3]。一旦建立了該特征，搖擺該工作流程就可以量化具有統(tǒng)計顯著性和納米級分辨率的效應(yīng)。
這個人是男人還是女人？隨著我們慢慢的長大，失速接觸的人群越來越多，失速了解的男人女人的特征越來越多，如音色、穿衣、相貌特征、發(fā)型、行為舉止等。
屬于步驟三：搖擺模型建立然而，搖擺剛剛有性別特征概念的人，往往會在識別性別的時候有錯誤，例如錯誤的認(rèn)為養(yǎng)著長頭發(fā)的男人是女人，養(yǎng)短頭發(fā)的女人是男人。失速(b)熱導(dǎo)納普估計鈣鈦礦薄膜態(tài)缺陷密度。
搖擺圖四陽離子的離子鍵鈍化(a)碘化鉀鈍化鈣鈦礦薄膜的PLQE隨鉀離子含量變化。失速(b)幾種膽堿兩性離子化學(xué)結(jié)構(gòu)。
然而由于一些添加劑的多功能屬性、搖擺所涉及鈣鈦礦材料的復(fù)雜性以及受限的實(shí)驗(yàn)技術(shù)，搖擺還未能達(dá)到對缺陷鈍化的全面理解，因此很難在不同的薄膜制備工藝或成分上實(shí)現(xiàn)普遍的有效鈍化。最后作者對缺陷鈍化策略進(jìn)行展望，失速提出鈍化機(jī)制的全面理解以指導(dǎo)添加劑的設(shè)計以及組合互補(bǔ)添加劑用于實(shí)現(xiàn)協(xié)同鈍化，失速有望實(shí)現(xiàn)該技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用。
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