据此前报道，德哥地铁这款电视在今年9月份的海信电视发布会上亮相。
【成果简介】近日，尔摩香港科技大学颜河教授团队和西安交通大学马伟教授团队通过合理的选择给体与受体片段调控分子内电荷转移，尔摩设计了一种新型的A-D-A结构大带隙小分子受体(FCC-Cl)。2.器件的陷阱介导复合需要被有效抑制（室内环境下光生载流子密度远低于太阳光环境下，实现一阶陷阱介导复合对器件影响变大）3.具有较高的外量子效率和较低的电压损失，实现在有效的将光子转化为电子的同时，减小光子的能量损失。
其与大带隙的给体材料(D18,PM6)共混后，高效光谱响应曲线与室内光源发射光谱高度匹配。协作图5.PM6：FCC-Cl厚膜器件的室内光伏性能表征（A）PM6：FCC-Cl的器件结构。和审（D-E）LED（2600K）在2000lux下的光通量光谱以及（D）D18：FCC-Cl和（E）PM6：FCC-Cl的电流积分曲线。
【引言】物联网的兴起已经成功带动了低功耗微电子设备的普及，德哥地铁并且这些微电子设备大多都在室内光环境下使用。（B）不同膜厚下器件在一个太阳以及LED（2600K，尔摩1000lux）照射下的电流密度-电压特征曲线。
由于室内光源的光谱分布与太阳光不同，实现现有的高效OPV体系并不适用于室内有机光伏器件(IOPV)。
在500勒克斯（2600K）的发光二极管照射下，高效器件展现出了优异的外量子效率（~85%）和填充因子（~80%），高效实现了28.8%的能量转化效率，这是目前已报导的最高室内有机光伏能量转化效率之一。协作（e）分层域结构的横截面的示意图。
基于此，和审本文对机器学习进行简单的介绍，和审并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。随后开发了回归模型来预测铜基、德哥地铁铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，德哥地铁同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
最后我们拥有了识别性别的能力，尔摩并能准确的判断对方性别。此外，实现随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。