英国物理学会会士，颗引英国皇家化学会会士，中国微米纳米技术学会会士。
山楂机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。经过计算并验证发现，头脑在数据库中的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）。
然后，风暴为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，颗引由于原位探针的出现，颗引使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。然而，山楂实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
头脑图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，风暴接触的人群越来越多，风暴了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。
颗引图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
山楂（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。得益于钙钛矿优异的宽带隙可调性，头脑通过开发全钙钛矿叠层电池能够突破单结电池的Shockley-Queisser极限。
在这类全钙钛矿叠层电池中，风暴顶部的宽带隙钙钛矿层可以完美的吸收光谱中的紫外及部分可见光，风暴而底层的窄带隙钙钛矿层则有利于吸收长波可见光和近红外光。将上述器件与窄带隙器件结合制备了叠层器件，颗引实现了创纪录的高开路电压（2.19V）和大于27%效率的全钙钛矿叠层太阳能电池。
(c)对照组合处理组宽带隙钙钛矿太阳能电池的参数，山楂统计了30个器件。一、头脑【导读】金属卤化物钙钛矿作为一种极具前景的新型光伏材料，有望用于构建更薄、更轻、更柔性、低成本的高效太阳能电池。
