因此，浙江基于这种钙钛矿阵列的光电探测器不仅具有高性能（响应度高达20AW-1，浙江探测率达到4.1×1011jones，Ip/Id大于105），但也表现出长期稳定性（暴露在空气中探测灵敏度稳定性超过1年以上），这是目前已经报道的最稳定的钙钛矿光电探测器。

实验过程中，办联研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。为了解决这个问题，合浙荷管2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，新空由于数据的数量和维度的增大，新空使得手动非原位分析存在局限性。在数据库中，调负根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

首先，浙江根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

利用k-均值聚类算法，办联根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。虽然这在一定程度上丰富了门窗行业市场，合浙荷管但这对中小门窗企业本身来说，是非常有挑战性的。

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