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平湖（c）器件在恒定电流密度（100mAcm-2）下外量子效率和辐照度的衰减。海金互联（d）Cs+阳离子周围12个邻近I−的原子净电荷与FA+离子的比较。
更重要的是，山1实现PeLEDs工作条件下耐久性可与NIROLEDs媲美，半衰期实现超过3600分钟。过去5年钙钛矿发光二极管（PeLEDs）取得了重大突破，伏配外量子效率（EQE）从2014年的0.76%提高到21%以上，与有机发光二极管（OLEDs）性能相当。电网（c）FACsRb器件的电流密度-电压曲线和辐照度-电压曲线。
跨省（d）工作前（左）后（右）器件内部离子分布。通过掺杂双碱金属离子（Cs+,Rb+），浙江器件内部离子迁移得到抑制，工作寿命显著提升。
平湖该工作为制备高效稳定PeLEDs提供了一种新的方法。
利用飞行时间二次离子质谱仪（TOF-SIMS）发现，海金互联持续工作后的器件中，I-在MoO3/Au界面产生累积，直接揭示了PeLEDs在工作条件下的离子迁移现象。3.1材料结构、山1实现相变及缺陷的分析2017年6月，山1实现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。
最后我们拥有了识别性别的能力，伏配并能准确的判断对方性别。经过计算并验证发现，电网在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，跨省举个简单的例子：跨省当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。此外，浙江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。
