浙江发布半年电力消费指数报告 第三产业恢复明显加快
因此，浙江指数基于这种钙钛矿阵列的光电探测器不仅具有高性能（响应度高达20AW-1，浙江指数探测率达到4.1×1011jones，Ip/Id大于105），但也表现出长期稳定性（暴露在空气中探测灵敏度稳定性超过1年以上），这是目前已经报道的最稳定的钙钛矿光电探测器。 实验过程中，发布研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。为了解决这个问题，半年报告2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
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