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，甘电如金融、甘电互联网用户分析、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。
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基于长余辉特征，省市输送率先实现有机超长磷光材料在数据加密领域的应用。区首相关研究成果以Confiningisolatedchromophoresforhighlyefficientbluephosphorescence为题发表在NatureMaterials上。文献链接：冀北Confiningisolatedchromophoresforhighlyefficientbluephosphorescence(NatureMaterials，冀北2021，10.1038/s41563-021-01073-5)团队介绍：团队一直致力于有机室温磷光的相关研究，具体包括：（1）分子设计方面，结合理论模拟，精确设计并高通量筛选高性能的室温有机磷光分子。
组织（b）喷墨打印技术实现信息Materials的加密。（d）TPP，甘电HSM，HPM和TNP在420，407，410和454nm处的寿命衰减曲线。
外送（f）余辉显示器件的数字显示。
达2地区电力（b）TSP的稳态PL（黑虚线）和磷光（红实线）光谱。据了解，省市输送当贝PadGO是继智能投影、智能盒子后，当贝再次涉足新领域，推出闺蜜机（移动智慧屏）产品，也是当贝10周年重磅新品。
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在此背景下，组织以当贝PadGO为代表的高端闺蜜机产品将触发良币驱逐劣币效应，组织对行业整体发展起到积极作用，也将为消费者提供更加省心放心的购买选择。在交互体验方面，甘电当贝PadGO的表现也让人颇为惊喜。
