这项工作表明，电厂的数堆积方式对晶体材料的激发态和PL各向异性具有重要影响，表明多晶型纳米结构在多功能纳米光子器件中的巨大应用潜力。

此外，高效管理Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。此外，电厂的数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。

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作者进一步扩展了其框架，电厂的数以提取硫空位的扩散参数，电厂的数并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。首先，高效管理构建深度神经网络模型（图3-11），高效管理识别在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。

然后，电厂的数采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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