深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、徐工卷积神经网络（CNN）等[3]。

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长期从事功能材料在能量转化的基础和应用研究，月设曾获得广东省自然科学二等奖，月设获国家科技部重大专项，广东省重大科研项目，深圳市学科布局项目等，已在AdvancedMaterials、NanoEnergy、ChemicalEngineeringJournal、Progressinphotovoltaic,Solarenergymaterialsandsolarcells,AppliedPhysicsLetter等高水平杂志上发表SCI学术论文100余篇，已授权国内发明专利共12项，日本、美国、欧盟授权发明专利共7项。相关研究成果以RationalBandEngineeringandStructuralManipulationsInducingHighThermoelectricPerformanceinn-TypeCoSb3 ThinFilms为题发表在国际著名期刊NanoEnergy，立氢深圳大学范平教授、立氢澳大利亚南昆士兰大学陈志刚教授为该文通讯作者，深圳大学郑壮豪研究员、澳大利亚南昆士兰大学史晓磊研究员和深圳大学敖冬威博士为共同第一作者。通过各种优化手段，术研P型的热电优值ZT已经从0.5提升至2.5，但是关于高性能n型SnSe（ZT1.0）的报导较少，其电-声输运机制有待进一步的探究。

进展一：徐工通过引入WSe2/SnSep-n结提升n型SnSe多晶热电性能近年来，徐工SnSe基热电材料由于其具有适合的禁带宽度（~0.9eV)、组成元素丰富、低热导率等特性受到了很多热电学者的关注。图5n型CoSb3基薄膜的热导率和ZT值：机械究院a热导率，b电子热导率，c晶格热导率，dAg和In掺杂浓度与CoSb3晶格热导关系图，e ZT值，fn型热电薄膜ZT值对比。

年4能技该工作提供了一种提升n型多晶SnSe的新策略。

尤其是n型CoSb3热电材料发展较为缓慢，月设其性能普遍低于p型热电材料，实现高性能n型CoSb3基热电薄膜材料仍面临巨大挑战。立氢（f）在Ti2CTx窄层层间的氢存储过程示意图。

固态储氢材料有望克服这些问题，术研成为了目前研究的热点。文献链接：徐工HydrogenstorageinincompletelyetchedmultilayerTi2CTx atroomtemperature(DOI:10.1038/s41467-020-19078-0)本文由材料人微观世界编译供稿，材料牛整理编辑。

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