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上海大学/南洋理工大学最新Nature子刊：人工智能引领诺奖级量子点材料性能新突破

研之成理 2024-07-02 10:02
文章摘要
上海大学与南洋理工大学的研究团队在Nature Communications上发表了一项关于利用机器学习优化碳量子点合成的研究。该研究通过机器学习的多目标优化策略，成功实现了全色高量子产率碳量子点的合成，其PLQY超过60%。研究背景涉及发光材料在多个领域的应用，特别是碳量子点因其低成本和优异的光学性能而受到关注。研究目的在于通过机器学习技术优化碳量子点的合成条件，以实现多重期望属性的优化。结论显示，机器学习引导的合成策略不仅大幅缩短了研究周期，还揭示了合成参数与目标属性之间的复杂关系，为新材料开发奠定了基础。
上海大学/南洋理工大学最新Nature子刊：人工智能引领诺奖级量子点材料性能新突破
查看文献： Machine learning-guided realization of full-color high-quantum-yield carbon quantum dots.
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