Come sostituire una lampadina GU10:
1. Premere la clip (o usare la ventosa in dotazione) per rilasciare la lampadina dal raccordo
2. Ruotare la lampadina in senso antiorario per "sganciare" dall'alimentazione
3. Ruota la nuova lampadina in senso orario
4. Sostituisci la clip
L'apprendimento automatico può accelerare la scoperta del LED
2018-11-08 20:32:04
Secondo i media, l'Università di Houston ha annunciato che il suo algoritmo di apprendimento automatico può predire le proprietà di oltre 100.000 composti e identificare i composti che sono più probabilmente fosfori ad alta efficienza per l'illuminazione a LED.
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Secondo i resoconti dei media stranieri, l'Università di Houston ha annunciato che il suo algoritmo di apprendimento automatico può predire le caratteristiche di oltre 100.000 composti e identificare i composti che sono più probabilmente fosfori ad alta efficienza per l'illuminazione a LED.
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L'apprendimento automatico può accelerare la scoperta di nuovi materiali di illuminazione a LED
Tra questi, un composto computabile chiamato "borato di sodio borato" sintetizzato dai ricercatori, dopo averlo testato, ha scoperto che forniva un'efficienza del 95% e un'eccellente stabilità termica. Sebbene la luce prodotta dal composto borico di bismuto di sodio sia troppo blu per essere commercialmente adatta, i ricercatori non sono scoraggiati. Dicono che ora possono trovare un materiale luminescente che emette lunghezze d'onda utili attraverso algoritmi di apprendimento automatico.
Il professor Jakoah Brgoch ha dichiarato: "Il nostro obiettivo è sviluppare lampadine a LED con alta efficienza, eccellente qualità del colore e basso costo."
Porcellana economica della porcellana delle lampadine del LED
È stato riferito che il progetto di ricerca ha elencato per primo 118.287 potenziali composti di fosforo inorganico dal database della struttura cristallina di Pearson. L'apprendimento automatico scansiona rapidamente le proprietà chiave di questi composti, tra cui la temperatura di Debye e la compatibilità chimica. Infine, i precedenti 110.000 composti sono stati ridotti a più di 2.000 da algoritmi.
I ricercatori dicono che ci vogliono settimane per scegliere materiali utili attraverso metodi tradizionali; con algoritmi di apprendimento automatico, è possibile selezionare circa 20 materiali utili in 30 secondi.
Il professor Brgoch ha sottolineato che il progetto fornisce una forte evidenza del fatto che l'apprendimento automatico può dare un grande valore allo sviluppo di materiali ad alte prestazioni.