图十四、国内MCPEs的制备工艺（a）MCPEs的制备工艺的原理图。

（d）InSbNS的选择区域电子衍射图图二、外加InSbNSFETs的电性能（a）背栅InSbNSsFET的结构示意图。图四、氢站P(VDF-TrFE)钝化InSbNS光电探测器的电性能（a）设备的光学和示意图。

为进一步提高探测器的光敏性，安全作者利用铁电聚合物P(VDF-TrFE)对InSbNSs表面进行钝化处理，得到了高灵敏度的红外光探测器。间距（b）InSb光电探测器的响应度和探测率。分析（b）P(VDF-TrFE)钝化的InSbNS光电探测器的能带图。

由于纳米结构材料的高体积比，研究样品表面的缺陷会影响性能，不利于双极性InSb光电探测器。【背景介绍】近十年里，国内低维III-V化合物半导体纳米材料在高速纳米级电子学和广谱检测中具有优异的物理特性，被广泛的研究关注。

在覆盖保护层后，外加极大的提高了探测器的性能，该光电探测器的响应度和探测度分别为311.5AW-1和9.8×109Jones。

在具有高表面与体积的低维纳米尺度光电检测器中，氢站光生载流子的寿命延长，载流子通过时间缩短，提高信噪比。最后，安全将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

间距利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。近年来，分析这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐

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