相关研究成果以题为Novelapproachtowardhole-transportinglayerdopedbyhydrophobicLewisacidthroughinfiltrateddiffusiondopingforperovskitesolarcells发表于国际知名期刊NanoEnergy(2020,70,104509)，国网管理供第一作者为电子科技大学特聘副研究员罗军生，国网管理供通讯作者为贾春阳教授。

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然后，深化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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、负荷辅助多维材料表征、负荷获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，确保投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

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