尽管总数量令人可喜，安徽但是其中独立研究的工作却仅有6篇，这说明我们国家的独立科研水平能力还有待提高。
电力该研究成果以PerovskiteNanocrystalFluorescence-LinkedImmunosorbentAssayMethodologyforSensitivePoint-of-CareBiologicalTest为题发表在Matter上（Matter,2020,3,273.）。6.NatureCommunications：开展钙钛矿量子点QLED双面钝化钙钛矿型量子点发光二极管（QLEDs）具有广色域、开展色彩真实表现的特点，被认为是高质量照明和显示的候选材料。
监测局部该成果以ADemulsification-CrystallizationModelforHigh-QualityPerovskiteNanocrystals为题发表在AdvancedMaterials上（Adv.Mater.2023,35,2206969.）。特高这项工作展示了一种为高效喷墨打印QLED以及未来其他溶液加工电子器件量身定制通用溶剂墨水系统的新策略。3.AdvancedMaterials：设备氨基介导的锚定钙钛矿量子点稳定、设备低阈值的随机激光卤化物钙钛矿量子点被认为是光电探测器、发光二极管和激光的杰出候选者应用，但这些观点受到严重稳定性的阻碍，包括化学和光学降解。
这一钙钛矿高效电致白光新思路有望促进新一代照明显示白光电光源的发展，放电将在钙钛矿与照明显示交叉领域引起新一波研究热潮。量子点经过两次混合溶剂提纯之后表面配体密度显著降低，普测但又能保证量子点表面的充分钝化，普测荧光量子产率保持在80%以上，并大幅度地提高了发光器件电荷注入效率，成功制备出当时报道的CsPbBr3-QLED最高外量子效率，达到6.27%，比前期提高了近50倍，亮度也超过15000cd/m2。
不同尺寸的mini-QLEDs（500um*500um、安徽200um*200um、100um*100um、50um*50um）实现的PPI分别为：36、90、180、360，可以满足电视、电脑、手机的显示需求。
本研究报告了氨基介导的将Pe-QD锚定到单分散二氧化硅表面有效抑制其光致发光的光学降解（PL）和随机激光稳定性，电力从而实现高度稳定和低阈值的激光。以上，开展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。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：监测局部原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。近年来，特高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。
此外，设备作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，设备结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。在数据库中，放电根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。