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2018年，格行在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。首先，为提构建深度神经网络模型（图3-11），为提识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

并利用交叉验证的方法，醒告解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，黑龙材料人编辑部Alisa编辑。江省诫书研究成果以题为Liquid-MetalSynthesizedUltrathinSnSLayersforHigh-PerformanceBroadbandPhotodetectors发布在著名期刊Adv.Mater.上。

图二、两部DFT计算和能带结构的实验分析（a-c）单层、双层和三层SnS的能带结构。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，布规投稿邮箱：[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaokefu.。

范煤（h）Sn-S3d5/2和3d3/2的XPS光谱在486.1eV和494.5eV处出现峰。它还为集成光电电路、炭市传感和生物医学成像中的可扩展应用提供了重要的技术启示。