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作者进一步扩展了其框架，少钱事以提取硫空位的扩散参数，少钱事并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，办多它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

对错误的判断进行纠正，大事我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

当我们进行PFM图谱分析时，房也仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，房也而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。有多深圳大学副研究员周勃和博士研究生刘泽向为共同第一作者。

少钱事进而文章梳理并指认了各个激发峰的来源：室温下可观测到属于相对能量较低的Aband（1S0到3P1跃迁）双峰和能量较高的Cband（1S0到1P1跃迁）的三峰。然而有趣的是，办多在低掺杂浓度下Sb3+掺杂Rb3InCl6的Cband激发峰强度反而高于Aband。

图3.(a-f)不同激发带激发时Rb3InCl6:Sb3+，大事Cs2NaInCl6:Sb3+和Cs2InCl5·H2O:Sb3+在室温和80K下的衰减曲线。由于自陷态激子（STEs）宽谱发光中存在多种荧光组分，房也因此常表现出不对称的峰形。