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江第降电价及其价降（c）TENG在常温空气中的稳定性测试。次商业售电图三贵金属/钙钛矿肖特基结增加TENG性能的机理示意图及相关表征（a）肖特基结对界面电荷分布影响示意图。

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黑龙（c）基于不同贵金属的钙钛矿薄膜的UPS图谱。相关成果以题为InterfacialElectricFieldEnhancedChargeDensityforRobustTriboelectricNanogeneratorsbyTailoringMetal/PerovskiteSchottkyJunction发表在最新一期的NanoEnergy杂志上，江第降电价及其价降第一作者为王猛博士后，江第降电价及其价降段加龙副研究员和唐群委教授为共同通讯作者。

另外，次商业售电该TENG可以在常温空气环境中连续运行1050次性能基本保持不变，次商业售电为半导体材料在TENG中的应用以及深入了解摩擦电荷的动力学行为提供了新的思路。

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江第降电价及其价降图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，次商业售电如金融、次商业售电互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。