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利用大位阻基团包覆的策略，压换设计开发了高效稳定的蓝光热活化延迟荧光材料，压换并将该类材料引入到白光器件中，为高效稳定的白光OLED技术提供了相关的理论指导。在单个发射层中结合该激励物形成主体、流变蓝色TADF敏化剂和黄色常规荧光掺杂剂，流变所制备的温白光发射器件同时具有3.08V的低驱动电压、21.4%的外部量子效率和显著的提高的T80（在1000cdm-2条件下大于8200小时），同时所有全荧光WOLEDs中新基准PE为69.6lmW-1。

并且由于TADF发射器和白色器件结构的概念改进，网侧最近在最大外部量子效率（EQEmaxS）方面取得了重大突破。（e）器件的电流密度、伏胶电压亮度曲线。在Nat.Commun.,Adv.Mater.,Light.Sci.Appl.,Energ.Environ.Sci.等刊物上发表了SCI论文200余篇，浸纸技术鉴定引用5000余次，浸纸技术鉴定获授权国际国内发明专利90余项，在SID、FPDChina等国际国内学术会议上作大会报告和邀请报告50余次。

率先系统研究了热活化敏化发光的新型发光机制，特高套管通过并进一步提出了多通道敏化的策略提升了器件效率。作者认为，压换通过使用性能更好的发射蓝光的TADF敏化剂，可以进一步改善这种白色设备的性能，从而为实际应用铺平道路。

以螺氟烯为π间隔基，流变3,3′-双卡唑为D单元，2,4,6-三苯基-1,3,5-三嗪为A单元，构建了具有天蓝色发射和快速反向系统间交叉过程的π-D和π-A激基复合物。

网侧2011年获得国家技术发明一等奖（排名第二）。然后，伏胶使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

浸纸技术鉴定这一理念受到了广泛的关注。特高套管通过图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

压换这就是最后的结果分析过程。此外，流变Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。