通过控制Co的负载量来调控Co原子间的距离，真正战实现Co位点自旋密度的调控。

经过计算并验证发现，比腾在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。就是针对于某一特定问题，讯老建立合适的数据库，讯老将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

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，干妈如金融、干妈互联网用户分析、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。事件这样当我们遇见一个陌生人时。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，还离所涉及领域也正在慢慢完善。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，真正战然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。在数据库中，比腾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。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，讯老它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

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、干妈无监督学习、半监督学习以及强化学习。根据发光中心的不同，事件按作用方式可分为促进发光型和自身发光型（图3）。

虽然在金属卤化物钙钛矿中已经实现了各种发射颜色，还离但大多数材料的光致发光光谱仅覆盖了部分可见光，还离并且由于缺乏波长方面的单独调谐成分，实现高质量的白色发射仍然具有挑战性。以其他离子的掺杂产生辅助的发光，真正战以实现可调高质量白光。

首次对无铅钙钛矿中宽带发射的起源进行了梳理，比腾以深入了解其发光机制，特别是目前存在争议的地方。讯老论文信息：ChemicalDopingofLead-FreeMetal-Halide-PerovskiteRelatedMaterialsforEfficientWhite-LightPhotoluminescenceJinghengNie,⊥ BoZhou,⊥ ShaofanFang,YeWang,YuWang,BingbingTian,HanlinHu,HaizheZhong,HenanLi,* andYumengShi*Citethis:MaterialsTodayPhysicsDOI:10.1016/j.mtphys.2023.100992链接：https://doi.org/10.1016/j.mtphys.2023.100992本文由作者供稿。