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，中植如金融、中植互联网用户分析、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，辆氢极大地限制了它的广泛应用。综上，成都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，投运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。中植（e）在2.90～3.30V电压范围内的碳纳米管薄膜的热发射光谱。辆氢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。
成都（c）器件在不同放大倍数下的SEM图。投运（c）SACNT薄膜的光学显微镜图像。
中植（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），辆氢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，成都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。
通过对异质结构中各层的电控制，投运研究人员进一步提高了激子寿命，并形成并操纵了带电激子。在这里，中植美国加州大学伯克利分校FengWang团队在WSe2/WS2异质结构中发现了莫尔超晶格激子态。
本文将以今年发表的13篇Nature/Science为例，辆氢介绍新型范德华异质结这个二维材料研究领域的热门方向。成都这些结果表明使用范德瓦尔斯异质结构设计人工激子晶体用于纳米光子学和量子信息应用的可行性。
