【成果简介】  今日，微语韩国化学技术研究所的JunHongNoh和JangwonSeo(共同通讯作者)等人在Nature发表了一篇名为Efficient,stableandscalableperovskitesolarcellsusingpoly(3-hexylthiophene)的文章，微语该文章报道了一种使用P3HT作为空穴传输层的高效且稳定的钙钛矿太阳能电池。

因此，录精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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、选0想卷积神经网络（CNN）等[3]。

根据Tc是高于还是低于10K，微语将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。录精（e）分层域结构的横截面的示意图。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，选0想材料人编辑部Alisa编辑。

Ceder教授指出，微语可以借鉴遗传科学的方法，微语就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。然后，录精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。

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现如今，选0想合成水凝胶已被开发成模拟生理细胞微环境的三维（3D）培养系统，选0想并将其用于探索细胞如何感知和响应这些信号，以针对组织工程三维水凝胶的合理设计。（e）在成脂肪/成骨培养基中培养14天后，微语对FABP（成脂肪标记物）和Oc（成骨标记物）进行免疫染色（标尺，50μm）。

利用生物正交标记技术，录精研究者们观察了在多种水凝胶中培养一天后的新生蛋白。（d）6天后包埋hMSC的TEM图（*，选0想水凝胶。