钙钛矿双神经元网络分类
所讨论的算法旨在使用机器学习预测策略来促进高,稳定和高效性能的双钙钛矿太阳能电池的开发。 为了优化材料成分,制定设计策略并预测DPSC的性能。
入门
这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本,以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释,请参阅部署。
先决条件
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门捷列夫
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介绍
钙钛矿是具有与称为钙钛矿的钙钛氧化物(CaTiO3)的矿物相似的晶体结构的材料。 钙钛矿化合物的通式为ABX3。 其中“ A”,“ B”是不同大小的阳离子,其中A是两者中最大的阳离子,“ X”是最常作为氧化物的阴离子。 它是最丰富的结构家族之一,存在于多种具有广泛特性,
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