2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，氢燃氢气然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

通过各种优化手段，料电P型的热电优值ZT已经从0.5提升至2.5，但是关于高性能n型SnSe（ZT1.0）的报导较少，其电-声输运机制有待进一步的探究。Pb/I双掺杂调整了SnSe的能带结构，池电车专提升电输运性能，池电车专而WSe2/SnSep-n结调节载流子浓度和作为声子散射中心大大降低了热导率至~0.35W/mK，最终n型SnSe多晶的热电优值在790K达到1.35。

动汽陈志刚教授师从成会明院士和逯高清院士。通过Pb/I双掺杂同时优化了SnSe的电-声输运性能，用高压储研究其热电优值ZT在790K达到0.8。这些论文被SCI引用1700余次，质量H-index达到25。

尤其是n型CoSb3热电材料发展较为缓慢，保障其性能普遍低于p型热电材料，实现高性能n型CoSb3基热电薄膜材料仍面临巨大挑战。文献链接：体系https://doi.org/10.1016/j.mtphys.2020.100306进展二：体系高性能n型CoSb3基热电薄膜材料的制备近年来，随着可穿戴电子设备、微型芯片和微型传感器等的飞速发展，迫切需要高功率密度和长使用寿命的微型电源。

在Nat.Nanotech.(1篇)、氢燃氢气Nat.Commun.(3篇)、氢燃氢气Prog.Mater.Sci.(1篇)、Adv.Mater.(10篇)、J.Am.Chem.Soc.(4篇)、Angew.Chem.Int.Edit.,(2篇),NanoLett.(3篇)、EnergyEnviron.Sci.(3篇)、ACSNano(13篇)、Adv.EnergyMater.(9篇)、Adv.Funct.Mater.(9篇)、NanoEnergy(11篇)和EnergyStorageMater.(1篇)等国际学术期刊上发表280余篇学术论文。

料电图2.Pb/I双掺杂n型SnSe的热电性能。在企业竞争越发激烈、池电车专产品同质化越发严重的当下，池电车专企业坚持原创是一种坚持自我的态度，而在今后发展中，原创将是各品牌企业必经之路，也是企业立足市场、做大做强的根本。

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