近年来,电力这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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出清本文由材料人专栏科技顾问罗博士供稿
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敖冬威博士,市场设计市场算方山东大学材料科学与工程专业博士,2019至2021年于深圳大学进行博后工作。博士毕业后前往澳大利亚昆士兰大学机械与矿业学院工作,新的现货先后担任研究员,新的现货高级研究员,荣誉副教授,荣誉教授,后转入南昆士兰大学担任副教授(2016)和教授(2018)。
目前担任J.Mater.Sci.Tech.(副编辑),出清EnergyMater.Adv.,Prog.Nat.Sci.,J.Adv.Ceram.,RareMetal,Electronics,Energies等国际期刊的编委。而通过实验和计算结果验证,及结Ag掺杂更倾向于自发形成至少三种类型的点缺陷(Agi (AgBi24Te36)、AgBi(AgBi23Te36) 、AgTe缺陷(AgBi24Te35))。
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