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绿电（c）N−H伸缩振动频率区域的FTIR光谱。交易文章信息：FengjuanZhang,JizhongSong,BoCai,XiChen,ChangtingWei,TaoFang,HaiboZeng.StabilizingelectroluminescencecolorofblueperovskiteLEDsviaaminegroupdoping.ScienceBulletin,2021,https://doi.org/10.1016/j.scib.2021.04.033本文由ScienceBulletin期刊编辑投稿。
（d-f）对应于（a-c）中器件的CIE色坐标，用户以及器件在部分电压下的发光图像。该研究工作通过引入胺基基团并在混合卤素蓝光钙钛矿中形成氢键来抑制卤素离子的迁移，破万在提高发光器件效率的同时，破万极大地抑制了EL器件的颜色漂移（与基准器件随着电压从3 V升高到7 V产生的15nm红移相比，相同条件下胺基掺杂器件几乎不发生光谱红移）。浙江图3.N−H∙∙∙X掺杂策略抑制离子迁移。
绿电图2.N−H∙∙∙X掺杂策略稳定蓝光钙钛矿QDs发光颜色。交易（d）器件的电流密度-电压-亮度特性。
南京理工大学曾海波教授等人提出了一种普适性的氢键键合的胺基掺杂策略，用户稳定了混合卤素蓝光PeLEDs的发射光谱，用户同时提升了器件效率及工作稳定性。
本文要点：破万1.选取胍（GA）和甲脒（FA）作为胺基（−NH2）掺杂源，破万胺基能够与钙钛矿晶格上的卤素形成N−H∙∙∙X（X= Cl或Br）相互作用，理论和实验研究表明，该胺基掺杂策略增加了卤素离子的迁移能垒，从而抑制卤素离子的迁移。并利用交叉验证的方法，浙江解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
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用户阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，破万然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
