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国网江西电力2023年第一次物资公开招标采购中标候选人
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04、江西数据概览图1钙钛矿太阳能电池稳定性试验图©2022TheAuthor(s)（a）钙钛矿太阳能电池的一般器件结构。（e,f）不同的电子传递层(ETLs)，电力其中TiO2致密层器件的比率设置为1。
年第图4器件稳定性与不同功能层之间的关系©2022TheAuthor(s)（a）未封装器件的对数（TS80m）值的核密度估计和TA/TB比率柱状图。02、物资成果掠影在此，物资南开大学电子信息与光学工程学院光电子薄膜器件与技术研究所罗景山教授团队对开放数据库PerovskiteDatabase中超过7000组钙钛矿太阳能电池稳定性数据进行了统计分析，探究了不同钙钛矿组分、器件结构对器件稳定性的影响。最重要的是开发了更准确的数据模型来描述不同测试条件下的钙钛矿太阳能电池设备稳定性，招标中标有了该模型，招标中标就可以建立相应的稳定性指标，进行更可靠的统计分析，建立更精细的钙钛矿领域稳定性试验标准。
（c,d）具有和不具有封装的设备，采购其中未封装设备的比率设置为1。（d）三个不同容忍因子区域的TA/TB比值(表示相对稳定水平)柱状图，候选其中中等容忍因子的比值设置为1。
国网公开（c）不同容忍因子范围内器件TS80m值的核密度估计图。
江西图5器件稳定性与不同器件结构之间的关系©2022TheAuthor(s)（a）Log(TS80m)值的核密度估计和TA/TB比值的柱状图。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。
随后开发了回归模型来预测铜基、年第铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，年第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。然后，物资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。
基于此，招标中标本文对机器学习进行简单的介绍，招标中标并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。并利用交叉验证的方法，采购解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
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