文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、开征辅助多维材料表征、开征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。

求1氢本文的第一作者为武汉理工大学的研究生陈鹏飞。项行业同时文章指出卤化物钙钛矿还可以用于氧化有机物和有机物的合成（图7d-f）。

先后受邀到英国剑桥大学、标准美国加州大学、澳大利亚莫纳什大学、韩国首尔大学等多个著名大学和研究机构访问和开展合作研究。制订本文从维度的角度介绍了这类材料。开征1D卤化物钙钛矿通常以量子线的形式存在。

2019-2020年在劳伦斯·伯克利国家实验室(LBNL)，求1氢美国做访问教授。其中4篇论文入选ESI高被引论文，项行业1篇入选热点论文，封面论文2篇（JMCA,frontcover。

科研方向：标准光化学、电化学和光电化学的表面科学和催化基础研究在分解水、CO2还原和固氮以及新催化剂研制和开发方面的工作（氧化脱硫）。

制订文章介绍了几种机器学习算法：准粒子自洽（QSGW）用于初步确定合适带隙的一种计算方法（图8a）并将其与局部密度近似法（LDA）进行了对比。未来，开征更为细分、更为专业、差异化于电视传统功能的场景盒子才有机会获得一席之地。

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