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  Predicting Inorganic Photovoltaic Materials with Efficiencies >26% via Structure-Relevant Machine Learning and Density Functional Calculations 通过结构相关机器学习和密度泛函计算预测效率>26%的无机光伏材料
相关领域
光伏系统
材料科学
密度泛函理论
能量转换效率
光电子学
多激子产生
电子
价（化学）
带隙
化学物理
化学
计算化学
物理
电气工程
工程类
有机化学
量子力学
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期刊：Cell Reports Physical Science 作者：Hong‐Jian Feng; Kan Wu; Zun‐Yi Deng 出版日期：2020-09-01 |
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