3.1材料结构、独家电网相变及缺陷的分析2017年6月，独家电网Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

（c）一种材料的示意图，加速机器该材料将交替强键和弱键界面的各向异性键对比度与层失配应变引起的初始面内畸变相结合。其值仅为空气热导率的四倍，前进是所有大块无机材料中最低的值，证明了对不同界面空间排列的化学控制可以协同修改振动模式以最小化热导率。

（b）由于尺寸过小的离子层会产生层失配应变（用蓝色阴影表示）和强键合界面（用弹簧表示），巡检因此具有初始面内畸变的材料示意图。（c）计算了Bi2O2Se在平面内κ和平面外κ方向的低频声子色散，片蓝突出显示了纵向声场模式（红色）和横向声场模式（蓝色）。BiOCl和Bi2O2Se分别封装了纵模和横模的这些设计原理，独家电网体超晶格材料Bi4O4SeCl2通过在其晶胞内允许这些效应协同并影响沿堆叠轴的所有传输活性声子模式，独家电网使材料具有极低的热导率0.1W/(m·K)。

（b）计算的无Se/Cl位混合的Bi4O4SeCl2低频声子色散，加速机器突出显示了纵向声场模式（红色）和横向声场模式（蓝色）。前进文献链接：Lowthermalconductivityinamodularinorganicmaterialwithbondinganisotropyandmismatch(Science,2021,doi:10.1126/science.abh1619)本文由大兵哥供稿。

图二、巡检BiOCl中vdW界面处的纵向声子软化降低了面外热导率（a）BiOCl的晶体结构显示出强键合和弱vdW键合（橙色阴影）界面。

【成果简介】英国利物浦大学MatthewJ.Rosseinsky教授和JonathanAlaria教授通过展示了如何设计不同的层序列来选择性地靶向纵向和横向声子，片蓝并通过产生化学键和离子大小的不平衡来减少它们对热导率的贡献。此外，独家电网首次制备了后退火a-Ga2O3 SBPDs的大规模、高均匀性的32×32图像传感器阵列。

因此，加速机器迫切需要进一步研究可扩展的高均匀性、高分辨率的Ga2O3图像传感器阵列，以满足大面积光电子学的广泛应用。前进势垒高度的降低是光电探测器内部增益巨大的原因。

巡检e）退火后的a-Ga2O3薄膜的CL光谱。片蓝d）显示运动过程中不同位置的光束输出图像。