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基于湿的树状结构的数字形式 -
抽象问题陈述：自然界中的自组织颗粒长期以来启发了结构形式。这些形式以有效地使用最小材料，并轻巧。物理模型已用于探索这些自组织粒子，并作为设计和计算的基础。然而，制作，测量和缩放这些模型是乏味的，尤其是对于复杂的几何形状，例如树状结构。如今，计算机模拟可以应用自然逻辑来创建数字模型。这些模型模拟形式调查和缩放速度更快，更容易。研究目标：这项研究的目的是提出一种数字工具，该工具源自算法设计，用于基于湿线模型的物理测试的分支结构的数字形式查找。研究方法：这项研究首先是通过研究该领域的可用资源和科学文章的研究，然后使用计算方法来设计数字工具。结论：基于湿线模型的算法设计简化了树状结构的最佳设计。它优化了设计结果和设计过程。物理形式调查通常会在将模型转换为建筑计划时面临困难。通过数字化此过程，最终形式的测量变得更快，更容易。这增强了这些形式的构造性。关键字：自组织模式，数字形式找到，算法设计，类似树状的结构。
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注释 a) 所示数据为典型值，不应作为产品规格使用。 b) 有效的产品比较只能通过在同一测试设施、类似条件下的并行测试获得。 c) 可能有当前和/或比较数据。详情请联系 Contec 销售代表。 测试方法 1. CTM = Contec 测试方法 2. IEST-RP-CC004.3 = 评估洁净室和其他受控环境中使用的擦拭材料，环境科学与技术研究所，伊利诺伊州罗林梅多斯。
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人工智能寻找优质聚合物太阳能电池材料
利用人工智能（机器学习）*2，超快速筛选20万种虚拟生成的聚合物太阳能电池材料*1，实际合成排名靠前的新型聚合物。并成功进行了演示。 利用能够导电的聚合物的聚合物太阳能电池作为轻量、廉价的下一代太阳能电池，世界各地正在开发。然而，由于聚合物化学结构的组合无数，且太阳能电池元件的生产涉及多种因素的复杂相互作用，因此很难准确预测元件性能。 本研究中，我们根据实验数据构建了独特的机器学习模型，成功显著提高了性能预测的准确性，并通过实际设计和合成新型聚合物证明了其有效性。 预计该研究方法将应用于高效聚合物太阳能电池的开发，以及其他功能聚合物的材料信息学*3领域。