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发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),凉山所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。然而,州盐实验产生的数据量、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。
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此外,千伏目前材料表征技术手段越来越多,对应的图形数据以及维度也越来越复杂,依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。近年来,工程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。
首先,项目构建带有属性标注的材料片段模型(PLMF):将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段,表示结构的连通性。
在数据库中,川山风送出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、成本高的问题凉山a.1cm2芯片级范德华集成器件的光学显微图像。
州盐c.短沟道器件的转移特性。源县f.对准误差分析的示意图。
后龙核准获批a.大面积范德华集成的逻辑门的光学显微图像。电项d,e接收基板带有预制栅电极的2英寸晶圆的照片©SpringerNatureLimited图2 大规模范德华集成的对准误差。
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