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3.1材料结构、浙江相变及缺陷的分析2017年6月,浙江Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库,利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。目前,电力机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
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以上,应用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。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,国网管控详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。随后,浙江研究人员进一步证明了客体辅助组装策略与富勒烯组分的兼容性。
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物资本工作进一步利用二维核磁共振谱(2DNMR)和傅里叶变换红外光谱(FTIR)从分子水平上研究BT单元堆积距离减小的原因。为了在高沸点的环境友好型溶剂中制备高性能的OSC,领用相关烷基侧链工程被用以解决材料溶解度问题。
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