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首先，电力动设构建深度神经网络模型（图3-11），电力动设识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。首先，物联网项网移构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），目内所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。经过计算并验证发现，备全在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，过程管理详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
3.1材料结构、系统显成效相变及缺陷的分析2017年6月，系统显成效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。有很多小伙伴已经加入了我们，青海但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。
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那么在保证模型质量的前提下，物联网项网移建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，物联网项网移目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。利用DJ型2D钙钛矿材料制备的PSC，目内不仅光电转换效率达到13.3%，高于相同条件下制备的RP型2DPSC的效率，而且其器件稳定性也显著提高。
图六、备全MAPbI3、(PA)2(MA)3Pb4I13和(PDA)(MA)3Pb4I13基器件的稳定性测试（A）室温空气中。过程管理（F）50个(PDA)(MA)3Pb4I13基器件的效率分布直方图。
【成果简介】最近，系统显成效中科院大连化学物理研究所的郭鑫研究员和李灿院士（共同通讯作者）团队报道了通过引入两端含有氨基基团的有机阳离子，系统显成效去除RP型2D钙钛矿层间的范德华相互作用，得到Dion-Jacobson(DJ)型2D层状钙钛矿材料。青海（C）基于(PDA)(MA)3Pb4I13的电池的横截面SEM图。
