【成果简介】  今日，为何韩国化学技术研究所的JunHongNoh和JangwonSeo(共同通讯作者)等人在Nature发表了一篇名为Efficient,stableandscalableperovskitesolarcellsusingpoly(3-hexylthiophene)的文章，为何该文章报道了一种使用P3HT作为空穴传输层的高效且稳定的钙钛矿太阳能电池。

因此，肖申2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、救赎卷积神经网络（CNN）等[3]。

根据Tc是高于还是低于10K，豆瓣都将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。排第（e）分层域结构的横截面的示意图。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，为何材料人编辑部Alisa编辑。

Ceder教授指出，肖申可以借鉴遗传科学的方法，肖申就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。然后，救赎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。

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，豆瓣都快戳。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，排第投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。（e）第6天的新生蛋白质、为何纤连蛋白、层粘连蛋白α5和1型、4型胶原的代表图（右侧放大图标尺：20μm）。

现如今，肖申合成水凝胶已被开发成模拟生理细胞微环境的三维（3D）培养系统，肖申并将其用于探索细胞如何感知和响应这些信号，以针对组织工程三维水凝胶的合理设计。（e）在成脂肪/成骨培养基中培养14天后，救赎对FABP（成脂肪标记物）和Oc（成骨标记物）进行免疫染色（标尺，50μm）。

利用生物正交标记技术，豆瓣都研究者们观察了在多种水凝胶中培养一天后的新生蛋白。（d）6天后包埋hMSC的TEM图（*，排第水凝胶。