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以上，现场系统便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。2018年，总线D中在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]。

随后，集成2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

然后，现场系统使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。溶剂是钙钛矿前驱体材料溶解的介质，总线D中溶剂的特定官能团对溶剂与钙钛矿前驱体的配位有重要影响。

文献链接：集成SolventEngineeringofthePrecursorSolutiontowardLarge-AreaProductionofPerovskiteSolarCells.Adv.Mater.,2021,DOI:10.1002/adma.202005410.通讯作者简介黄维，集成中国科学院院士、俄罗斯科学院外籍院士、亚太材料科学院院士、东盟工程与技术科学院外籍院士、巴基斯坦科学院外籍院士。图七、现场系统H2O作为助溶剂a）第一步中使用Pb(NO3)2水溶液制备MAPbI3薄膜的示意图。

总线D中相信这篇综述的最新进展将对深入理解和智能工程钙钛矿前驱体溶液中的溶剂提供有益的指导。冉晨鑫，集成西北工业大学柔性电子研究院，副教授。