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并利用交叉验证的方法,目合解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。在数据库中,同能同示根据材料的某些属性可以建立机器学习模型,便可快速对材料的性能进行预测,甚至是设计新材料,解决了周期长、成本高的问题。因此,源管复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:筑节造项原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。实验结果揭示了Ag(110)表面吸附的并五苯分子转化为不同衍生物的机理,目合其中纳腔等离激元激发是导致特定吸附构型下C—H键选择性断裂的原因。
同能同示相关成果以题为Elementalelectricalswitchenablingphasesegregation–freeoperation发表在了Science。在大面积(1cm2)电池上,源管其功率转换效率(PCE)达到了21.6%,填充因子(FF)更是达到了0.839。
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