（iv）制造、李连安装、维护和服务期间的变形（如弯曲、拉伸和扭曲）。

目前，再担机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。这就是步骤二：任中数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

一旦建立了该特征，国中该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。3.1材料结构、源集相变及缺陷的分析2017年6月，源集Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。为了解决这个问题，团外2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

随后，部董2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。那么在保证模型质量的前提下，事职建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，事职目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

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，李连材料人编辑部Alisa编辑。

这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，再担接触的人群越来越多，再担了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。这一处理步骤不仅提高了PCE（高达21.44%），任中减少了迟滞现象，任中而且还提高了在1个太阳最大功率点（MPP）下连续运行的稳定性（预计保留初始PCE80%的时间可达~4000小时）。

提高PSCs的机械可靠性尤其具有挑战性，国中因为MHPs的低形成能较低，导致其固有的机械性能较差，这意味着它们是柔性的、软的和脆性的。源集引起PSCs断裂的内外机械应力来源包括：（i）层间热膨胀系数（CTE）不匹配。

尽管器件的最终使用中分层失败取决于许多因素，团外但最薄弱的界面的GC（低韧性）可能是决定多层器件机械可靠性的最重要指标。部董该成果以题为Interfacialtougheningwithself-assembledmonolayersenhancesperovskitesolarcellreliability发表在了Science上