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天鹅PSCs的光和热诱导降解与界面和晶界(GBs)处形成的点缺陷有关。采用晶体硅(Si)和薄膜光伏(PV)组件的测试标准——在85%相对湿度(RH)下进行85°C黑暗湿热试验，旧王加快了PSCs的耐久性测试。
一、手机导读金属卤化物钙钛矿太阳能电池(PSCs)因具有高功率转换效率(PCEs)，从而提供了一条降低太阳能发电成本的途径。此外，天鹅PSCs在光照下会降解，特别是在开路(OC)条件下更为显著。使用封装可以减少水分诱导的降解，旧王而钙钛矿薄膜中界面和GBs处缺陷的钝化用来提高PSCs的PCE和内在耐久性。
通过DPPP修饰使NiOx和钙钛矿之间的牢固结合，手机这也是PSCs在室外条件下稳定运行的一个促成因素。因此，天鹅作者利用含有二膦的分子在界面和GBs处提供额外的结合和桥接。
利用含磷(P)-，旧王氮(N)-，旧王硫(S)-和氧(O)-的路易斯碱分子形成配位共价键，将电子提供给欠配位界面上的Pb原子和GBs原子，在增加PSC耐久性方面表现出特别的前景。
这些测试通常用于评估封装的电池，手机而非光伏材料本身的耐久性。天鹅图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
因此，旧王复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。随后开发了回归模型来预测铜基、手机铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，手机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。
图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，天鹅来研究超导体的临界温度。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，旧王由于原位探针的出现，旧王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。
