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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,南网如金融、南网互联网用户分析、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。
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图二、专家值PeLEDs的界面探测(a)电子和空穴电流路径的示意图。【成果简介】基于此,陈华苏州大学功能纳米与软物质研究院的廖良生教授和王照奎教授(共同通讯作者)报道了PeLEDs中IAE的机制。
基于界面管理方法和界面电流调制,军深掘电作者揭露了IAE先决条件和次要条件,军深掘电其中亚带隙的二极管阈值电压(Vth)和合适的界面注入比对于实现IAE辅助EL必不可少。度挖的核(e-f)具有不同电子传输层的钙钛矿LED的J-V和L-V曲线。
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