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业发要这就是最后的结果分析过程。对错误的判断进行纠正，展支造全我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，持济如金融、持济互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

然后，南打使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：国重认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，国重对症下方，方能功成。

再者，区域随着计算机的发展，区域许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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分子内SF，加快济中由于可以通过分子设计来调控其三线态生成与衰减过程，引起了广泛关注。该成果以AchievingLong-livedTripletStatesinIntramolecularSFFilmsThroughMolecularEngineering为题发表在Chem上，服务武汉理工大学博士生黄华熙和何桂营博士为该论文的共同第一作者。

【图文导读】图1.单线态裂分（singlet fission,SF）示意图    图2. 单线态裂分材料的结构—机理示意图及TPTP分子的设计策略A）典型的溶液相中分子内SF动力学B）薄膜相中单体和二聚体的SF动力学C）TPTP系列分子的设计策略图3. 分子结构及X-射线衍射（XRD）结果A）分子结构B）膜相XRD图图4. 三个TPTP分子的计算优化构型A）TPTP-1B）TPTP-2C）TPTP-3红箭头所示二面角受位阻效应影响，业发要角度在35-38度。此外，展支造全在薄膜相中，TPTP分子的三线态湮灭速率比二聚体慢103数量级，其三线态寿命达到微秒级。