可以看到最开始的时候金纳米颗粒的成核非常的快速，宁夏过了几秒之后，生长速度就逐渐降低。
鼓励（B）每个激发强度下的Magento-Jsc与外部反向偏置之间的关系。目前的研究方向主要集中于协同利用材料、数据数据示范界面和器件工艺等策略提高聚合物及钙钛矿光电器件的性能。
【引言】有机太阳能电池是富勒烯分子与供体电子(D):受体电子(A)界面形成体相异质结，中心争创中心解离光生成的高结合能的Frenkel激子。此外，电力在D:A界面上，可以迅速发生电荷转移。研究表明，交易在非富勒烯本体相异质结中，当D和A之间的能量偏移减小时，激子解离仍然可以有效地发生。
绿电（B）在受体-Y6活性层器件[ITO/ZnO/C60-SAM/Y6/MoO3/Ag]中模拟太阳光下不同光激发强度下的电容频率特性。（C）在ITO/ZnO/C60-SAM/PM6:Y6/MoO3/Ag器件中，宁夏模拟的太阳光激发，测量的I-V特性图。
与此同时，鼓励非富勒烯-异质结中的高能紊乱也得到了抑制，降低了光伏损耗。
数据数据示范图2自激解离的完全淬灭Magneto-Jsc信号的关键偏置监控在785nm光束的不同激发强度下与偏压有关的Magneto-Jsc：（A）2.9mW/cm2。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、中心争创中心电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
另外7个模型为回归模型，电力预测绝缘体材料的带隙能（EBG），电力体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。此外，交易Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
绿电这一理念受到了广泛的关注。因此，宁夏2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
