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，济南如金融、济南互联网用户分析、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。

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基于长余辉特征，为学率先实现有机超长磷光材料在数据加密领域的应用。圆中高相关研究成果以Confiningisolatedchromophoresforhighlyefficientbluephosphorescence为题发表在NatureMaterials上。文献链接：梦护Confiningisolatedchromophoresforhighlyefficientbluephosphorescence(NatureMaterials，梦护2021，10.1038/s41563-021-01073-5)团队介绍：团队一直致力于有机室温磷光的相关研究，具体包括：（1）分子设计方面，结合理论模拟，精确设计并高通量筛选高性能的室温有机磷光分子。

公交（b）喷墨打印技术实现信息Materials的加密。（d）TPP，线路线车HSM，HPM和TNP在420，407，410和454nm处的寿命衰减曲线。

发放（f）余辉显示器件的数字显示。

考专（b）TSP的稳态PL（黑虚线）和磷光（红实线）光谱。据了解，济南当贝PadGO是继智能投影、智能盒子后，当贝再次涉足新领域，推出闺蜜机（移动智慧屏）产品，也是当贝10周年重磅新品。

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