注资5000万！新源国氢（深圳）科技开发有限公司成立

最后制备出底衬结构Mo/Sb2Se3/CdS/ITO/Ag平面异质结太阳电池，注资首次获得基于溅射后硒化法制备的Sb2Se3薄膜太阳电池最高光电转换效率为6.06%，注资同时开路电压增加到494mV（目前纯Sb2Se3薄膜太阳电池最高开路电压值）。

为了解决这个问题，圳科2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，源国所涉及领域也正在慢慢完善。

目前，氢深机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。技开（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。有很多小伙伴已经加入了我们，司成但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。

2018年，注资在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，圳科材料人编辑部Alisa编辑。

基于此，源国本文对机器学习进行简单的介绍，源国并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、氢深无监督学习、半监督学习以及强化学习。随着近几年碳材料的迅速发展，技开基于CO2捕集技术对其进行系统性总结和展望是非常有必要的。

司成相关成果以题为RationalDesignofTailoredPorousCarbon-BasedMaterialsforCO2 Capture发表在JournalofMaterialsChemistryA(IF:10.733)上。未来的研究重点应该关注于：注资1）发展绿色可再生资源作为前驱体来制备多孔碳，降低加工成本和促进可持续发展性。

3）CO2捕集性能评价应在真实或者模拟真实环境（含有水蒸气、圳科其他酸性气体等竞争吸附组分）下进行，圳科而不是实验室规模最常见的动态纯气体测试条件。然后从孔结构和表面化学掺杂的层面，源国在本质上详细讨论了多孔碳和CO2分子之间的相互作用机理，源国旨在从根本上揭示并理解多孔碳基材料的CO2吸附行为。