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【图文导读】图一无铅HOIPs的设计框架结合ML和DFT的材料设计框架用于高效搜寻具有适当带隙的稳定无铅化HOIPs，网站蓝框代表由已报道过的HOIP数据训练ML模型的材料筛选过程，网站之后，利用DFT进一步计算这些候选材料的电子性质并评估其稳定性，如绿框所示图二用于训练和测试HOIPs的输入数据（a）212种高通量HOIPs结构，将11种有机小分子（A位点）与32种二价金属离子（B位点）结合组成ML模型的输入数据集，X是典型的卤化物（b）HOIPs的容忍因子和带隙关系在训练（蓝点）和测试（红点）中的数据可视化，整个数据集包括金属、半导体和绝缘体图三所选特征的重要性和相关性（a）使用GBR算法对14种选定的特征进行排序（b）HOIPs所选特征中的皮尔逊相关系数矩阵热度图图四ML模型的结构与见解（a）测试带隙和预测带隙的拟合结果，计算决定系数（R2）、皮尔逊系数（r）和均方差（MSE）以评估预测的误差，子图是对数据进行5次交叉验证分割时模型精度的收敛性（b）对来自训练ML模型的预测数据集带隙的容忍因子散点图（蓝色、红色和深灰色点分别代表训练、测试和预测集）所有潜在HOIPs的（c）容忍因子、（d）八面体因素、（e）A-位点离子的离子极化率和（f）B位点离子的电负性与预测带隙关系的数据可视化，虚线框表示每个特征的适当范围图五与DFT计算的对比（a）六种筛选验证的HOIPs在ML预测和DFT计算结果之间的比较DFT计算的（b）优化结构、（c）能带结构、（d）电子投影态密度以及（e）在300K下，对C2H5OSnBr3和C2H6NSnBr3进行5ps的AIMD模拟的总能量，（d）中的子图是靠近费米能级的投影态密度【小结】不同于那些需要在DFT水平上搜寻整个化学空间的高通量筛选方法，目前的ML和DFT组合方案只需在DFT水平上计算最具前景的HOIPs，这样可以极大地节省计算资源。 HOIPs是一种极具前景的光电材料，建立其最显著的优点包括高功率转换效率（PCE）、易合成以及可调的带隙等。板材行业试水O2O，年些看上去是很美。 以经销商一定物流补贴等模式，变化但经销商动力普遍不足。传统板材行业要做O2O，全球面临的第一个瓶颈就是是板材卖场。 在可预见的几年，成人传统板材卖场对于板材品牌的控制力仍然很强。瓶颈3：网站如何平衡与经销商的利益关系如何实现线上店与传统渠道经销商的共生，是板材行业需面临的难题。 |
