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结果表明，浪潮由于硼夹杂物的加入，纳米结构的密度和位错显著降低了热导率，改善了电荷输运。相关研究以MoFe/NbFeSbThermoelectricJunctions:Anti-ThermalAging InterfaceandLowContactResistivity为题目，互联发表在ACSAppl.Mater.Interfaces上。
这些发现强调了Mo-Fe电极的适用性，网人并为NbFeSb为基础的half-Heusler热电材料的器件应用铺平了道路。何佳清与研究副教授谢琳在该工作中对Cd掺杂的高性能热电材料AgSbTe2进行了微结构表征、毕业分析和物理机理的解释。在全参数三维有限元模型优化设计的基础上，浪潮组装了具有8对n-pHH的单级TE模块。
DOI:10.1126/science.abe1292图1 通过熵工程提高热电材料和模块的性能Science：互联原子有序性增强导致AgSbTe2中的高热电性能高热电性能通常是通过电子结构调制或声子散射增强来实现的，互联这往往是相互抵消的。研究方向主要包括透射电子显微术、网人热电材料和结构与物理性能关联性。
研究进展：毕业Science：具有高热电性能的高熵稳定硫族化合物热电技术利用废热发电，但广泛应用的瓶颈是热电材料的性能。
学者简介何佳清教授：浪潮南方科技大学物理系讲席教授，教育部能量转换与储存技术重点实验室主任。因此，互联复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
网人这一理念受到了广泛的关注。此外，毕业Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
为了解决这个问题，浪潮2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。Ceder教授指出，互联可以借鉴遗传科学的方法，互联就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
