2018年，年Y年挣在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，收入揭示了图3a标记的发射缺陷位置存在多种强度状态，收入进一步通过分析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，排行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，网红0万但也可能指的是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，美元展示了RWI的工作原理。例如，年Y年挣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)。

此外，收入缺陷可能发生在随机的团簇中，无法区分彼此，或者它们可能出现在不同的原子构型中，不同程度上改变宿主的结构。因此，排行马里兰大学的XiaojianWu和Yuhuang Wang展示了在短波红外中进行高通量单缺陷光谱识别和定量计数单缺陷水平化学缺陷。

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，网红0万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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