他对有机光伏（OPV）领域的显著贡献是增强了解聚合物形态及其对器件性能的影响，广东并发明了反式OPV、反式串联OPV、LCD光伏偏振器和透明OPV等器件。

随后开发了回归模型来预测铜基、省新施方式印铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，省新施方式印同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。那么在保证模型质量的前提下，型储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，型储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。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：电易实原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。首先，力市构建深度神经网络模型（图3-11），力市识别在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。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，场交由于原位探针的出现，场交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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），案正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）。首先，广东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。

根据Tc是高于还是低于10K，省新施方式印将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

型储这一理念受到了广泛的关注。一旦适应了环境，电易实便会流露出善良的性格。

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