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2026-01
 
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我院在有机光伏与机器学习交叉领域取得新进展 ​
近日，我院青年教师温亚平在Science子刊Science Advances（科学进展）发表了题为Navigating high-dimensional processing parameters in organic photovoltaics via a multitier machine learning framework的研究论文。温亚平为第一作者兼通讯作者，山东大学马海波教授为共同通讯作者，河南师范大学为第一作者单位。有机光伏电池性能的优化高度依赖于活性层中体异质结的纳米形貌，而这一形貌又受到多个加工参数的复杂耦合影响。传统实验方法难以高效探索这一高维参数空间，制约了高性能器件的开发。为解决这一难题，研究团队构建了一个涵盖给体/受体对、九大关键加工参数及器件效率的标准数据库，系统整合了近十年间发表的实验数据。在此基础上，采用梯度提升回归树算法，开发了三层机器学习框架：包括单参数基线模型、分阶段组合模型以及全局九参数优化模型，逐步揭示参数间的协同与耦合机制。该研究不仅为有机光伏活性层的理性优化提供了高效工具，也为数据驱动下的材料加工科学开辟了新路径。本研究得到国家自然科学基金
2026-04-01
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  • 报告题目：病理微酸微环境响应型高分子生物材料设计及应用效果​
    主讲人：河南科技大学 李军波教授
    时间：2026年5月17日
    地点：化学北楼E503报告厅
  • 报告题目：张力分子的立体选择性构建及应用​
    主讲人：复旦大学陆平教授
    时间：2026年5月12日 8:00
    地点：化学化工学院N102会议室
  • 报告题目：配体调控的钯催化不对称偶联反应​
    主讲人：复旦大学张展鸣研究员
    时间：5月12日 10:00
    地点：化学化工学院N102会议室
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