图像分析
% 初始效率，而 CP
器件因钝化剂渗透导致效率骤降。FIPA 抑制渗透的特性(AR-XPS 深度分析)是稳定性提升的关键。本工作中的所有器件性能器件制备 一、钙钛矿薄膜制备1. n-i-p 结构
的 X 射线衍射(XRD)图谱。g，对照薄膜以及经
IPA-CP 和 FIPA-CP 处理的钙钛矿薄膜的扫描电子显微镜(SEM)图像。结果表明，PEAI 在 FIPA 中的渗透能力和反应活性降低
，昱能科技基于“BESS
AI”模型及其深度学习算法，通过分析动态电价数据，自动制定低谷充电、高峰放电、负价限产策略，并结合家庭用电习惯，优化能源自消费与负荷匹配;同时智能管控电池充放电循环，以保障
级别的快速关断，为光伏电站系统保驾护航。在AI+工商业光储方面，公司已取得江苏电力交易中心的售电资质，依托“电力现货交易辅助决策平台”，运用大数据与AI技术，通过综合分析海量数据，实现区域性电价预测及
数据库或网站爬取二维材料数据并预处理的能力。熟练使用 scikit-learn
等机器学习库实现多种机器学习算法(如决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机等)，对材料数据进行分类、回归等分析，并能
与分析，对通用大模型进行微调与分析，以及DPA-1和DPA-2的介绍与特点。专题一、机器学习分子动力学BEGINNING OF SPRING《AI赋能MD——机器学习力场驱动的分子动力学模拟》1.
2-PO薄膜的PL成像;h和i) 对照薄膜和2-PO薄膜在旋涂过程中的原位PL分析。图3. 不同钙钛矿薄膜的能级结构表征。a) KPFM图像;b) 基于UPS光谱参数得出的能带图(VBM为价带顶能级
，CBM为导带底能级);c)
能级排列示意图;d和e) 分别为对照薄膜和2-PO钙钛矿薄膜的温度依赖性电导率测量结果。图4. a) 截面SEM图像;b和c) 30个独立器件光伏参数的统计分析;d
% 和 10 % 时，从顶部视角观察得到的速度矢量图及相应的薄膜图像;(e)、(f)、(g) 分别为其对应的侧视图。5. 实验验证与效果分析再好的想法，都还是需要实验验证。为了验证甲醇对马兰戈尼对流的调控
推动了酒珠的上升。十六年后，卡洛· 马兰戈尼
(Carlo Marangoni) 对其机理进行了深入分析。而这一现象，也因他而得名。当液体表面某处的张力低于另一处，沿着界面的张力差就会产生“拉力
测试(纳米压痕，ND)后的断裂行为。b)
不同PIL-PDES含量的PNDIT-F3N薄膜在50%应变下的光学显微镜(OM)图像。c) 不同PIL-PDES含量(PNDIT-F3N:PIL-PDES
:PIL-PDES薄膜的AFM高度图像和b)
TEM图像。c) 不同PIL-PDES含量的PNDIT-F3N:PIL-PDES薄膜的GIWAXS二维图案。图4. 界面梯度模量构建以解决界面不匹配挑战
分析海量数据，实现区域性电价预测及行业性负荷预测，进而为企业定制智能充放电策略。它能精准匹配企业用电负荷曲线，一旦出现倒送电情况，即刻调动储能设备进行电量纠偏;实时监测电价波动，在低谷时段智能启动储能
提升。多维度创新，AI 赋能客户体验在客户服务优化升级方面，昱能科技匠心推出了“AP
Designer”电站设计工具，深度融合了图像识别、图像处理、实时仿真以及数字虚拟化等先进技术，通过采集丰富的
)图像，左侧标注各功能层结构。(b)
对照组与不同浓度BA-8FH处理器件的性能统计(每组10个器件)。(c) 钙钛矿表面可能分子组装机制示意图。加工窗口图2. (a)
石英/钙钛矿、HTL
BA-8FH层缺陷间距(Ld)的模拟关系。图4. 瞬态表面光电压(tr-SPV)与时间分辨荧光(TRPL)分析。(a)
515nm激光激发下(实线125kHz/虚线1kHz)不同结构的tr-SPV
指标。研究方法：通过修正经验公式中的系数，使其与单二极管模型的模拟结果更好地吻合。分析理想因子、边缘复合和非均匀性等因素对FF预测精度的影响。使用实际太阳能电池的I-V测量数据和电致发光(EL)图像来
二极管模型模拟结果完全吻合，但与实际测量值相比仍存在差异。随后分析了表达式中未考虑因素的不同影响，研究表明调整理想因子或考虑边缘复合效应可提高预测精度。此外，对于具有非均匀隐含开路电压分布的电池，表达式
预测能力。02.故障诊断与设备健康管理基于机器视觉和深度学习模型，AI可实时监测电力设备(如变压器、输电线路)的运行状态，提前识别潜在故障。例如，通过分析传感器数据或设备图像，系统可预测设备寿命并推荐
核心任务是确保电力系统的安全、稳定和高效运行。这一过程中，人工智能的应用使得智能电网对大量数据的实时监控与分析变得更和准确。特别是机器学习和深度学习等技术的进步，使得电力调度系统能够快速响应变化，优化
