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颜色仅编码电子属性（蓝色），电力或使用的分子指纹类型（黄色为日光指纹，品红色为摩根指纹）。图3 基于各个距离的光伏参数的k-NN（k=3）回归预测基于各个距离的光伏参数的k-NN（k=3）回归预测，交易在每列的顶部指示。
一个简单的k-NN模型已经在实验和预测之间产生〜0.6的相关性，中心通过利用非线性内核方法可以将其提高到~0.7。可以预见到各种改进：每日根据分子和性质分析较大的数据集，优化RMSE以确定超参数的优化数值，以及与组合或遗传搜索结合以提出新的高效候选者。结构相似性度量的引入模仿了实验研究中采用的方法，信息即它可以被视为人工化学直觉的实现。
在电子和结构参数方面获得供体对之间的相似性度量，山西市场并且利用这些度量来通过线性和非线性机器学习模型来预测光伏效率。电力下三角形：摩根指纹）计算的分子指纹结构距离。
因此，交易对每个异质结进行微观建模并不是发现新材料和材料预测的可行途径，只能局限于几个基准系统。
【引言】为本体异质结太阳能电池设计的新型有机半导体吸引了许多研究项目，中心根据其成分的知识预测太阳能电池的能量转换效率（PCE）。孙立东教授课题组利用金属钛管及表面纳米管涂层，每日设计开发了太阳能管，同时实现光电和光热转化，获得了约25.2％的总能量效率。
开发了高透明、信息高导电性、可转移的PEDOT:PSS/AgNWs/PEDOT:PSS复合膜，用作管式太阳能电池的透明导电电极。【成果简介】近日，山西市场重庆大学孙立东教授、山西市场西南大学张善勇教授（共同通讯作者）等人在NanoEnergy发表了题为ASolarTube:EfficientlyConvertingSunlightintoElectricityandHeat的研究论文。
【前言】太阳能电池是一种将太阳能直接转化为电能的装置，电力其单个pn结电池的理论转化效率约为31%（Shockley-Queisserlimit）。交易图四：太阳能管性能曲线(a)管式太阳能电池J-V曲线。
