接交通（b）Mn2+/Yb3+编码的CsPbCl3钙钛矿纳米晶体作为发光太阳能聚光器。

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、收站审无监督学习、半监督学习以及强化学习。实验过程中，项目研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

配套机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。作者进一步扩展了其框架，通过以提取硫空位的扩散参数，通过并分析了与由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）。为了解决上述出现的问题，运输结合目前人工智能的发展潮流，运输科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

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，部评如金融、部评互联网用户分析、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。并利用交叉验证的方法，接交通解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

首先，收站审构建深度神经网络模型（图3-11），收站审识别在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。

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导读：通过近日，通过家住上海徐汇区的消费者朱女士近日购买了一台大电视机，因为彩电体积太大，不得不靠吊装才运到家中，如此下来，安装费竟然达到了2万元。首先，运输利用3吨叉车将100寸大彩电从运输车上卸车，再人工用手动叉车将设备搬移到吊装处。

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