文献链接：南昌Efficientandstableinvertedperovskitesolarcellswithveryhighfillfactorsviaincorporationofstar-shapedpolymer.ScienceAdvances,2021,DOI:10.1126/sciadv.abg0633.通讯作者简介李炫华，南昌西北工业大学教授，伦敦玛丽女王大学客座教授，馆藏壁画保护修复与材料科学研究国家文物局重点科研基地副主任，香港大学电子工程系（光电子学）博士，纳米能源材料研究中心核心成员。
【总结与展望】综上所述，长沙ML将在传统建模难以解决的挑战方面发挥重要作用，特别有可能在以下领域发挥较大影响：一是自主材料设计。特高（d）通过支持向量机预测Co-Cr-Mn的相形成。
压交同时ML将是理解直接建模过程和属性过于昂贵的系统的关键。图三、流输形状记忆合金、催化剂和磁铁的机器学习（a）用于优化形状记忆合金Ti50Ni50−x−y−zCuxFeyPdz的自适应设计工作流程。结合数据库和高通量表征，变电这种方法已可以解决突出的材料问题。
在文中，工程作者概述了与金属合金相关的ML概念、方法和结果：两种或多种物质的原子级混合物，其中至少一种是金属，混合物的整体特征是金属。简况（c）t-分布式随机邻域嵌入（t-SNE）t-SNE表示CO吸附能量如何根据局部环境和成分在Cu合金上的吸附位点之间变化。
南昌（e）由动态ML指导的实验生成的Co-Fe-Mo系统的磁场和矫顽力场图和结构特性图。
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