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，安徽并发明了反式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、电力铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，电力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，现货行通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，现货行通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：市场次试运原始数据（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，年第构建深度神经网络模型（图3-11），年第识别在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，结算由于原位探针的出现，结算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），安徽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，电力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，现货行通将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
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