通过简单的光沉积法使金属Pt纳米颗粒与半导体TiO2界面稳定束缚高浓度的氧空位，南方导致光激发时光生电子和空穴分别聚集在Pt颗粒及其与TiO2的接界处，南方即光还原和光氧化反应被限域在彼此互相靠近的Pt颗粒及其周边。

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一旦建立了该特征，迎峰该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。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，期间如金融、期间互联网用户分析、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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