夜夜欢性恔真人免费视频丨免费精品人在线二线三线区别丨亚洲色婷婷一区二区三区丨免费精品国产人妻国语色戒丨欧美人与动牲交免费观看网

Materials Informatics：Statistical Modeling in Material Science

Abraham Yosipof,Klimentiy Shimanovich, Hanoch Senderowitz

MolecularInformatics, 2016

doi: 10.1002/minf.201600047

  材料信息學致力于將信息原理應用在材料科學中，以幫助發現新材料。該領域的核心是數據挖掘技術的應用，尤其是機器學習方法，進行通常被稱為定量結構-效應關系（QSAR）建模，以產出各種材料相關的“活動”的預測模型。這些模型可以加速優異性能的新材料的發展，并挖掘決定這些性能的因素。在本文中對比了藥物化學/藥物設計和材料相關的QSAR建模，突出了建立新的、材料特定描述符的重要性。調查了一些最新的QSAR模型在材料科學的發展，重點是含能材料和太陽能電池。最后列舉了利用組合材料合成方法使用金屬氧化物制造太陽能電池組的材料信息分析的新實例。

材料信息學，材料科學，QSAR，化學信息學，太陽能電池，光伏電池

圖1：本研究中的數據挖掘分類的步驟

兩個太陽能電池庫的光伏電池的PC圖，藍色和紅色的點分別代表TiO₂|Co₃O₄和TiO₂|Co₃O₄|MoO₃庫。綠點代表兩個庫中的13個具有相同組合的TiO₂|Co₃O₄層的電池對，其光伏特性基本不受MoO3層影響。

圖2：TiO₂|Cu₂O|NiO庫的激發圖，根據J_SC（左）和V_OC（右）和NiO層的厚度之間的Spearman關系進行顏色編碼。對具有相同相關性的光伏參數的電池用黃色方塊表示。

圖3：預測TiO₂|CuO-NiO-In₂O₃的J_SC（μA/cm²）和V_OC（V）值，朝向邊緣的紅色區域在模型的適用域（AD）之外。

隱石檢測擁有一批在業內取得顯著成就的專業技術人員，在行業內有著豐富的檢測經驗。秉承著專注、專業、高效、想客戶所想的理念，公司積極增加項目和完善更先進的測試儀器設備，保障每一個檢測，分析，研發任務優質高效的完成。同時通過專業所長,為全球數萬家優質客戶提供最及時的行業技術標準信息，和更高精尖的分析檢測解決方案。

　　隱石檢測分別成立了閥門實驗室，腐蝕實驗室，金相實驗室，力學實驗室，無損實驗室，耐候老化實驗室。從事常壓儲罐檢測，鍋爐能效檢測，金屬腐蝕檢測，SSC應力腐蝕檢測，HIC抗氫致開裂檢測，閥門檢測，應力應變檢測，無損探傷檢測，機械設備檢測，金相分析，石墨烯納米材料檢測，水質檢測，油品檢測涉及的服務范圍已廣泛覆蓋到鋼鐵材料，有色金屬材料，石油化工設備，通用機械設備，冶金礦石，建筑工程材料、航空航天材料，高鐵船舶材料，汽車用零部件、非金屬材料，電子電工產品等各個領域，并獲得了CMA和CNAS;雙重認可。