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近年来，录中这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。随后，国的钢化2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。【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，玻璃所涉及领域也正在慢慢完善。

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，让老举个简单的例子：让老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。作者进一步扩展了其框架，外开以提取硫空位的扩散参数，外开并分析了与由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）。

那么在保证模型质量的前提下，疑人建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，疑人目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

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通过压力-加热循环处理，斯世始怀生G和O形J聚集体之间会发生可逆的绿橙色转换，并具有良好的重现性和光稳定性。(c)在1atm至0.5MPa的压力和加热过程下，录中TCAZCN微晶的线性工作曲线图和对应的荧光照片，其中比例尺为20μm。

【相关优质文献推荐】  1、国的钢化OrganicPhosphorescenceNanowireLasers，国的钢化ZhenyiYu,YishiWu,*LuXiao,JianweiChen,QingLiao,JiannianYao,andHongbingFu，J.Am.Chem.Soc.2017,139,6376−6381.2、2DRuddlesden–PopperPerovskitesMicroringLaserArray，HaihuaZhang,QingLiao,*YishiWu,ZhaoyiZhang,QinggangGao,PengLiu,MeiliLi,JiannianYao,andHongbingFu*，Adv.Mater.2018,1706186.3、Cluster-MediatedNucleationandGrowthofJandH‑TypePolymorphsofDifluoroboronAvobenzoneforOrganicMicroribbonLasers，QingLiao,*XinGuoWang,ShaokaiLv,ZhenzhenXu,YiZhang,andHongbingFu*，ACSNano2018,12,5359−5367.4、Wavelength-TurnableOrganicMicroringLaserArraysfromhermallyActivatedDelayedFluorescentEmitters,HanHuang,ZhenyiYu,*DandanZhou,ShuaiLi,LiyuanFu,YishiWu,ChunlingGu,*,QingLiao,andHongbingFu*,ACSPhotonics 2019,6,12,3208-3214.5、ShuaiLi,ZhenyiYu,XiaoxiaoXiao,HuaGeng,KaiWang,XueJin,QingLiao,YiLiao,YishiWu,JiannianYao,HongbingFu，ModulationofAmplifiedSpontaneousEmissionsbetweenSingletFluorescenceandTripletPhosphorescenceChannelsinOrganicDyeLasers，LaserPhotonicsReviews.2019,13,1900036.本文由深海万里供稿。【小结】在本文中，玻璃作者开发了一种极低PR（0.5MPa）和高的PL效率（0.50）PCF荧光材料。