文献链接:商自TribovoltaicEffectonMetal–SemiconductorInterfaceforDirect‐CurrentLow‐ImpedanceTriboelectricNanogenerators(Adv.EnergyMater.,2020,DOI:10.1002/aenm.201903713)欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读,商自投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信:cailiaorenVIP。
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随后开发了回归模型来预测铜基、格内铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,格内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。因此,商自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。
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