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经过计算并验证发现，江苏在数据库中的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）。电力电网这就是最后的结果分析过程。

此外，水平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。此外，科技目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。因此，创新复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

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电力电网（e）分层域结构的横截面的示意图。第三，水平PIC易于通过水和醇作为加工溶剂制备成薄膜。

科技（D）石英衬底上原始HPMO和HPMO:Sn薄膜的归一化UV-vis吸收光谱。因此，创新如果能在不影响其高功函特性的前提下，显著提高PIC的电导率，它们将成为生产高效率OSC的有前途的HTL材料。

此外，推动该团队还证明了HPMO:Sn能够兼容大面积涂布制备，即：采用刮涂的HPMO:Sn薄膜制备了1.0cm2的OSC，效率达到15.1%。虽然研究人员已经做了大量的努力来替代这两种HTL材料，国网高质但是OSC，光伏效率提高程度仍然受限，因此，开发新的HTL材料势在必行。