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近年来,软件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。
相当图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。苹果平(f)NaGdF4:Yb/Tm和原始NaGdF4:Yb/Tm@NaYF4核-壳纳米粒子在980nm激发下的上转换发射光谱(4Wcm−2)。
此外,卖水在处理过程中得益于快速的缺陷清除,Vacancy-assistedatomdiffusion引发的核-壳之间的原子扩散被有效抑制了。亿美元的于(d)具有不同Yb3+浓度的NaGdF4@NaGdF4:Yb/Tm@NaYF4核-壳-壳纳米粒子在980nm激发下的发光增强因子。
(a)与核纳米颗粒(NaGdF4:Yb/Tm)相比,软件在980nm激发下具有不同惰性壳厚度的NaGdF4:Yb/Tm@NaYF4核壳纳米颗粒的上转换发光增强因子(4Wcm−2)。 三、相当【核心创新点】 本文创新地利用惰性稀土配合物动态填补扩散至表面的缺陷来纯化和重建纳米晶体的晶格,相当高效清除纳米晶中的缺陷,大幅提升晶体结晶度,同时有效抑制了核-壳之间的原子扩散。
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