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文献链接：创优Identifyinganefficient,thermallyrobustinorganicphosphorhostviamachinelearning（Nat.Commun.，创优2018，DOI：10.1038/s41467-018-06625-z）本文由材料人编辑部学术组木文韬翻译，材料牛整理编辑。营商发射光谱的高斯拟合是纯灰色。
【成果简介】近日，环境在休斯顿大学JakoahBrgoch助理教授（通讯作者）团队的带领下，环境将支持向量机回归模型与高通量密度泛函理论计算相结合，来预测磷光体主晶体结构的德拜温度（德拜温度是光致发光量子产量的一个指标），用高通量密度泛函理论计算来评估带隙。在合成和结构表征之后，对标结构刚度被证实源于一个独特的角共享[B3O7]5-聚阴离子骨架。因此，提升LED照明的持续改进需要发现新的高效且耐热的稀土替代无机磷光体。
举措b.化合物根据其在CV预测ΘD,SVR和ΘD,DFT之间的百分比误差的分数。安徽基于这两种固有材料特性构建的分选图适用于在广阔的相空间中识别下一代无机磷光体的类别。
更重要的是，创优NaBaB9O15:Eu2+具有95%的量子产率和优异的热稳定性。
营商这些实验结果支持机器学习是指导寻找下一代稀土取代无机磷光体所必需的必不可少的工具。对于许多III-V化合物，环境稳定的体晶相是ZB。
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