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体化阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。就是针对于某一特定问题，解决建立合适的数据库，解决将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、入选辅助多维材料表征、入选获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。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，中国如金融、中国互联网用户分析、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。作者进一步扩展了其框架，创新以提取硫空位的扩散参数，创新并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

应用这一理念受到了广泛的关注。艾默案例案例图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

然后，体化为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

首先，解决构建深度神经网络模型（图3-11），解决识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。入选图3. 基于低温原位动态热辅助结晶技术制备的CsPbBr3薄膜结晶性动力学分析。

基于此项技术制备的PeLED器件最大亮度为17350cd/m2，中国最大的电流效率为10.3cd/A，而启亮电压（@1cd/m2）仅为2.1V。此外，创新在初始亮度为500cd/m2时，其半T50超过400分中国，这一结果是相关文献中最好报道之一。

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