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，金风如金融、金风互联网用户分析、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。

但其电流不稳定的问题仍然难以有效地解决，科技极大地限制了它的广泛应用。综上，全国氢能区该微型热电子发射源阵列具有优异的稳定性、可重复性和均匀性，在片上集成的微型电子源方面具有广阔的应用前景。

同时，总部由于热发射灯丝被缩小到微米尺度（≈10μm），其热惯性大大降低，器件具有快速的时间响应。项目（e）在2.90～3.30V电压范围内的碳纳米管薄膜的热发射光谱。落户超定向碳纳米管薄膜作为微型热发射灯丝悬空于电极之间。

无锡（c）器件在不同放大倍数下的SEM图。高新（c）SACNT薄膜的光学显微镜图像。

金风（f）图e）中器件的温度和功率与驱动电压的依赖关系。

甚至在粗真空条件下（≈10-1Pa），科技仍能可重复地正常工作（20次循环下驱动电压波动仅±2%）。这些层间激子具有电可调的光物质相互作用强度和远距离偶极相互作用，全国氢能区因此有望应用于低功率，超快激光和调制器以及丰富的多体量子现象。

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