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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,草花城秋如金融、草花城秋互联网用户分析、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。相比之下,海扮利用经典的溶液法制备高阶并苯依旧存在很大的困难,目前通过该方法合成的并苯长度始终难以突破9个苯环单元(N≤9)。
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例如,草花城秋蒽的衍生物是经典的蓝光材料,并五苯是性能优异的空穴传输材料等。考虑到该类分子独特的发光过程与反Kasha发光体系广泛的应用前景,海扮该工作将为未来硼杂并苯类有机功能材料的发展提供新的思路。
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