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然后，拾贝作者描述了可用于纳米粒子合成的ML算法，并且介绍了收集用于分析的大数据集的关键方法。然而，机械纳米粒子的合成往往涉及多个试剂和相互依赖的实验条件，使得精确合成纳米粒子具有挑战性。

此外，飞升ML可以用来指导数据的收集，从而得到最有用的实验。为了精确制备纳米粒子的尺寸、博海形貌和表面化学性质，必须对其合成进行控制。【总结与展望】综上所述，拾贝ML辅助纳米粒子合成的进展极大地加速了试剂和反应条件的最有效组合的鉴定，以生成具有不同特性的纳米粒子。

机器学习（ML）是人工智能的一个分支，机械它使用计算机算法来推断数学模型，机械这些模型可以直接从获取的数据中执行某些任务，而不是基于既定的物理定律。图四、飞升半导体纳米粒子合成的实验规划（a）用于合成具有高圆二色性（CD）信号的CsPbBr3纳米粒子的2D参数平面。

显著特征是电子、博海光学、磁性或催化性能取决于它们的尺寸、形状和表面化学性质，不同于具有相同组成的宏观对应物。

对于实验规划算法，拾贝需要人工决定，通常不可能直接测量感兴趣的属性，因此必须同时考虑多个属性。此外，机械越来越多的研究工作开始涉及了使用XAS等需要使用同步辐射技术的表征，而抢占有限的同步辐射光源资源更显得尤为重要。

Fig.2In-situXRDanalysisoftheinteractionsduringcycling.（a）XRDintensityheatmapfrom4oto8.5oofa2.4mgcm–2cellsfirstcycledischargeat54mAg–1andchargeat187.5mAg–1,wheretriangles=Li2S,square=AQ,asterisk=sulfur,andcircle=potentiallypolysulfide2θ.(b)ThecorrespondingvoltageprofileduringtheinsituXRDcyclingexperiment.材料形貌表征在材料科学的研究领域中，飞升常用的形貌表征主要包括了SEM，飞升TEM，AFM等显微镜成像技术。在X射线吸收谱中，博海阈值之上60eV以内的低能区的谱出现强的吸收特性,称之为近边吸收结构(XANES)。

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