国网信通公司全面助力泛在电力物联网建设

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），信通所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，全面详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

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物联网建研究人员分别在设备栈的电极上利用铅吸收材料进行涂覆。在透明导电电极上，国网公司研究人员利用含有膦酸基团的分子膜进行涂覆，膦酸基团与铅之间具有很强的键连作用，因此可以作为铅的吸收层。

2020年02月19日，信通相关成果以题为On-deviceleadsequestrationforperovskitesolarcells的文章在线发表在Nature上。研究人员表示，全面在这些涂覆层的作用下，遭水浸泡的器件中，铅更倾向于被吸收在电极上而不被溶解，保持了器件结构完整性以便集中收集处理铅。