此外，油服这些神经病学和立体定向外科革命为脑组织内药理学系统的临床分析提供了巨大的潜力。
超分子材料设计针对这一问题，斯伦洛桑联邦理工学院的UrsulaRothlisberger、斯伦MichaelGrätzel、JovanaV.Milić以及LyndonEmsley（共同通讯作者）等人利用核磁共振晶体学、分子动力学模拟、DFT计算以及X射线衍射等技术揭示了分隔层阳离子的原子级结构。然而，贝谢由于与氧气、水存在反应活性以及内部离子迁移等原因导致此类器件的稳定性较差，影响了其进一步发展。
钙钛矿/硅双面叠层器件多伦多大学的EdwardH.Sargent和阿卜杜拉国王科技大学的StefaanDeWolf（共同通讯作者）等人报道了一种双面叠层器件，更名可使在单面AM1.5G1太阳（发电密度为~26mWcm–2，更名野外测试）辐照下的认证光电转换效率超过25%。此外，油服填充有(5-AVA)XMA1-XPbI3的可印刷介观钙钛矿太阳能电池在55℃±5℃下进行最大功率点测试9000多个小时，性能没有明显的衰减。最后研究表明，斯伦高效的双面叠层器件需要狭窄的钙钛矿带隙和几乎纯碘化物组分去实现电流匹配，斯伦以此来提升叠层器件的运行稳定性并增强他们的能量产出。
贝谢二是晶体会在有限的狭窄空间里重建。而在相对湿度为60-70%的环境中暴露1100小时后，更名电池的效率还能保留97%。
根据这一发现，油服研究设计了一种表面钝化策略，可以使硒化锗太阳能电池实现5.2%的认证能量转换效率，比已见报道的最优硒化锗光伏器件还高3.7倍。
硒化锗的点缺陷性质多伦多大学的EdwardH.Sargent和中科院化学所的薛丁江、斯伦胡劲松（共同通讯作者）等人在近期报道发现了二元硒化锗因为锗4s-硒4p耦合而产生类钙钛矿的反键VBM。经过计算并验证发现，贝谢在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
然后，更名采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。油服（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、斯伦卷积神经网络（CNN）等[3]。再者，贝谢随着计算机的发展，贝谢许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
