通过控制Co的负载量来调控Co原子间的距离，云南实现Co位点自旋密度的调控。
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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，站投如金融、站投互联网用户分析、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。产送这样当我们遇见一个陌生人时。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，云南所涉及领域也正在慢慢完善。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，全户千伏然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。在数据库中，变电根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，站投它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、产送无监督学习、半监督学习以及强化学习。根据发光中心的不同，云南按作用方式可分为促进发光型和自身发光型（图3）。
虽然在金属卤化物钙钛矿中已经实现了各种发射颜色，全户千伏但大多数材料的光致发光光谱仅覆盖了部分可见光，全户千伏并且由于缺乏波长方面的单独调谐成分，实现高质量的白色发射仍然具有挑战性。以其他离子的掺杂产生辅助的发光，变电以实现可调高质量白光。
首次对无铅钙钛矿中宽带发射的起源进行了梳理，站投以深入了解其发光机制，特别是目前存在争议的地方。产送论文信息：ChemicalDopingofLead-FreeMetal-Halide-PerovskiteRelatedMaterialsforEfficientWhite-LightPhotoluminescenceJinghengNie,⊥ BoZhou,⊥ ShaofanFang,YeWang,YuWang,BingbingTian,HanlinHu,HaizheZhong,HenanLi,* andYumengShi*Citethis:MaterialsTodayPhysicsDOI:10.1016/j.mtphys.2023.100992链接：https://doi.org/10.1016/j.mtphys.2023.100992本文由作者供稿。
