机构名称：
¥ 2.0
光电材料对于当今的科学和技术发展至关重要，机器学习为他们的研究提供了新的思想和工具。在本文中，我们首先总结了光电材料的发展历史，以及材料信息学如何驱动光电材料和设备的创新和进度。然后，我们介绍了机器学习及其在光电材料中的一般过程的开发，并描述了特定实施方法。我们将重点放在光电材料和设备的几种应用程序场景中，包括与晶体结构，属性（缺陷，电子结构）研究，材料和设备优化，材料表征和过程优化相关的方法。在总结不同研究中使用的算法和特征表示时，请注意，先验知识可以改善光电材料设计，研究和决策过程。最后，讨论了光电材料中机器学习应用的前景，以及当前的挑战和未来的方向。本文全面描述了光电材料研究中机器学习的确定价值，并旨在为该领域的持续发展提供参考和指导。
在光电材料中的机器学习的应用和潜力研究：
主要关键词
相关文件推荐
