图2嵌入h-BN顶层具有特定边界的纳米沟槽和GNR（a，款折叠只需制冷c）纳米粒子选择性刻蚀后的亚5nm宽ZZ（a）和AC（c）的纳米沟槽的三维AFM高度图像。

在数据库中，冰箱不用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。然后，瓶矿采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

首先，泉水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。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，款折叠只需制冷快戳。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，冰箱不用投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

3.1材料结构、瓶矿相变及缺陷的分析2017年6月，瓶矿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，泉水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。

款折叠只需制冷标记表示凸多边形上的点。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、冰箱不用辅助多维材料表征、冰箱不用获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。2020年10月02日，瓶矿相关成果以题为Vapor-assisteddepositionofhighlyefficient,stableblack-phaseFAPbI3perovskitesolarcells的文章在线发表在Science上。

【引言】在钙钛矿太阳能电池中，泉水阳离子/卤化物与甲酰亚胺碘化铅（FAPbI3）的混合可以提高电池效率，泉水但同时也会造成挥发性methylammonium（MA）的损失和相分离，从而导致材料吸收发生蓝移和长期稳定性问题。为了解决这一问题，款折叠只需制冷关键是要制备高纯度α相FAPbI3。

在该项工作中，冰箱不用研究人员利用NMR定量了材料框架中的MA吸收量，冰箱不用并利用分子动力学模拟揭示了硫氰酸根阴离子能够在热力学相转变温度以下提高α-FAPbI3的形成和稳定性。瓶矿【图文导读】图1FAPbI3钙钛矿薄膜的表征图2NMR谱学测量图3分子动力学模拟揭示结构转变图4气相处理的FAPbI3基钙钛矿太阳能电池图5气相处理的FAPbI3基钙钛矿太阳能电池的运行稳定性测试文献链接：Vapor-assisteddepositionofhighlyefficient,stableblack-phaseFAPbI3perovskitesolarcells（Science,2020,DOI:10.1126/science.abb8985）本文由材料人学术组NanoCJ供稿。