ZnOCIL的改进性质将PBDB-TF:HDO-4Cl:BTP-eC9OSC的FF从75.07%提高到78.13%，钟读作并且将PBDB-TF:BTP-eC9OSC的FF从73.97%提高到77.28%。

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在数据库中，化工根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。2018年，钟读作在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

需要注意的是，懂南机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。首先，信息构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。