2018年，总投资在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

图3c显示了超过10 min获得的PL强度轨迹，亿元揭示了图3a标记的发射缺陷位置存在多种强度状态，亿元进一步通过分析PL强度分布双峰(i,ii)和三峰(iii)直方图可以量化的强度态数。在单一缺陷极限下研究缺陷的能力将打破综合平均所施加的限制，湖北获批进一步阐明缺陷对材料的化学、光学和电子特性的作用。

短波红外(通常是900-1700nm，南漳但也可能指的是1-3 µm)作为一个光谱窗口可以成为生物成像，通讯和量子技术发展的机遇。图2d对比了两种模式捕获的图像序列中同一像素的信号，抽水展示了RWI的工作原理。例如，电站当三个缺陷独立闪烁时，它们将共同产生四种PL强度状态和三种步长(图1c,d)。

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作者拟合每个标记点的强度剖面二维高斯函数来定位其中心，湖北获批按时间顺序重复的所有成像帧可以方便作者画出样本漂移轨迹。

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