通过调控电子结构，北极修饰后的多芳基丙烷表现出更优异的固态簇发光性能。
然后，星杯选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。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，光伏举个简单的例子：光伏当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
影响图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。首先，力品构建深度神经网络模型（图3-11），力品识别在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。牌评标记表示凸多边形上的点。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、北极卷积神经网络（CNN）等[3]。以上，星杯选便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
因此，光伏复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
然而，影响实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。力品(c) 不同Cu掺杂量的模型下的电子跃迁能。
(f)900°C、牌评50sccmNH3、带铜箔胶囊。具体突破性技术包括：北极（1）核壳结构构建了带有内置电场（从Cu到GaN）的径向肖特基结，实现了电子的快速转移和电荷的高效分离。
分别为Cu@GaNNWs的(c)N1s、星杯选(d)Cu 2p、(e)Ga 3dXPS图谱。光伏(d)Iphoto和相应的计算PD在不同光强下的光响应度。
