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2025-07-08 14:36:07
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最后，京辉京房通过DFT计算进一步验证了这些候选器件的电子特性和其他特性，最终选出了四个质量较好的理想HOIDPs。燃集5)多种材料选择导致试错法耗时耗力。
从180038种化合物中成功筛选出597种带隙合适、团战德拜温度高的稳定HOIDP太阳能电池材料。然后通过稳定性条件和人工智能法，略合筛选出了597个适合于太阳能电池的HOIDPs。作者通过将高通量DFT计算与机器学习技术相结合，作合作首开发了一种多步骤材料筛选方案，以加速发现具有热稳定性高的高性能太阳能电池新型无铅HOIDPs。
个制文献链接：DiscoveryofLead-FreePerovskitesforHigh-PerformanceSolarCellsviaMachineLearning:UltrabroadbandAbsorption,LowRadiativeCombination,andEnhancedThermalConductivities,Adv.Sci.,2021,doi:10.1002/advs.202103648.。近年来，氢项机器学习技术在合理材料的设计方面取得了显著进展，如光伏材料、催化剂、锂电池等。
目落m-p)室温下5psAIMD模拟过程中。
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