用途很奇怪系列：可以识别电器的可穿戴设备(组图)

用途识近日英国著名调查公司IHSmarket发布了全球液晶面板研究报告。

【研究背景】卤化物钙钛矿作为一种有前途的下一代光伏技术已成为人们关注的焦点，怪系其功率转换效率（PCE）已经与晶体硅器件相当。别电备组上图：钙钛矿界面管理示意图。

可穿（c）FA1-xCsxPbI3和FA1-xCsxSnI3的带隙随Cs含量的变化。戴设上图：如何防止退火相关的应变产生的图表。用途识（b）采用先进的原位和非原位表征技术全面表征卤化物钙钛矿样品中的应变。

怪系（f）计算沟道裂纹和边缘分层的应变能释放率G。【图文导读】图一、别电备组卤化物钙钛矿应变的定义和测量上行分别给出了无应变（a）、压缩/拉伸应变（b）、微应变（c）和原子矢量位移（d）的示意图。

可穿底行表示衍射图案中每种应变的特征。

作者研究了最近在消除应变的不利影响、戴设提高设备效率和操作稳定性方面取得的突破。首先，用途识构建深度神经网络模型（图3-11），用途识识别在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。

就是针对于某一特定问题，怪系建立合适的数据库，怪系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。基于此，别电备组本文对机器学习进行简单的介绍，别电备组并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

再者，可穿随着计算机的发展，可穿许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。利用k-均值聚类算法，戴设根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。