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结构相似性度量的引入模仿了实验研究中采用的方法,月江易即它可以被视为人工化学直觉的实现。在电子和结构参数方面获得供体对之间的相似性度量,苏电并且利用这些度量来通过线性和非线性机器学习模型来预测光伏效率。
力市下三角形:摩根指纹)计算的分子指纹结构距离。因此,场月对每个异质结进行微观建模并不是发现新材料和材料预测的可行途径,只能局限于几个基准系统。【引言】为本体异质结太阳能电池设计的新型有机半导体吸引了许多研究项目,牌交根据其成分的知识预测太阳能电池的能量转换效率(PCE)。
年6内挂相关成果以题为Combiningelectronicandstructuralfeaturesinmachinelearningmodelstopredictorganicsolarcellsproperties发表在了Mater.Horiz.上。月江易右图:使用两种指纹算法(上三角形:日光指纹。
苏电【图文导读】图1 计算光伏性能与实验光伏性能的比较图2 数据集中捐助者的距离矩阵左:电子参数之间的欧几里德距离。
团队观察到仅使用电子或结构参数导致类似的结果,力市同时考虑两个参数提高了模型的预测能力直到r≈0.7的相关性。2、场月英国短毛猫,体形圆胖,四肢粗短发达,毛短而密,头大脸圆,温柔平静,对人友善,极易饲养。
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