导读：开关有知情消息人士周四透露，韩国电子产品巨头三星电子(Samsungelectronicsco.)与LG电子(LGelectronicsinc.)因涉嫌数字电视广播技术串通舞弊在美国被起诉。
电源的输电压(a)各向异性晶粒的多晶Bi2Te3薄膜和(b)弯曲前后明显(00l)织构的Bi2Te3薄膜的图示。【小结】研究团队基于磁控溅射和热诱导扩散相结合工艺，出端产生制备了具有显著(00l)织构的Ag掺杂Bi2Te3柔性薄膜，出端产生通过取向调控和缺陷有序化调制，实现了热导率和电学性能的解耦，最终获得了室温ZT值~1.2的n型柔性薄膜。
插图显示了Bi2Te3中Agi (AgBi24Te36)、反灌AgBi(AgBi23Te36)和AgTe缺陷(AgBi24Te35)。开关因此多种类型缺陷的存在是导致薄膜具有低晶格热导率的主要原因。电源的输电压（e）ΔR/R0随弯曲循环次数变化的趋势图。
Cs-STEM图可见薄膜沿着平面外的方向存在明显晶格畸变，出端产生导致显著的各向异性的晶格应变。反灌(e)沿不同方向（εxx,εxy,εyx,和εyy）应变图。
【成果简介】近期，开关深圳大学范平教授课题组与澳大利亚陈志刚教授课题组合作，开关在Bi2Te3基热电薄膜择优取向、缺陷结构调控及热电性能提升研究方面取得进展。
电源的输电压(f)环状柔性器件作为电源开关点亮发光二极管。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、出端产生无监督学习、半监督学习以及强化学习。
反灌图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。然而，开关实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
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，电源的输电压如金融、电源的输电压互联网用户分析、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。目前，出端产生机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
