注：日本杭州第19届亚运会（The19thAsianGamesHangzhou），日本又称2022年杭州亚运会，是继1990年北京亚运会、2010年广州亚运会之后，中国第三次举办亚洲最高规格的国际综合性体育赛事。

电子结构计算表明，麦当劳打工在BO-4Cl和BO-5Cl晶体中，与电子输运有关的转移积分(电子耦合)都很显著(超过50meV)。第一作者：日本ChengliangHe,ZengChen,TonghuiWang通讯作者：日本陈红征、左立见、朱海明、VeaceslavCoropceanu通讯单位：浙江大学、美国亚利桑那大学论文doi：https://doi.org/10.1038/s41467-022-30225-7。

麦当劳打工这些分子代表了目前Y系列NFAs性能的最新发展。鉴于分子的大小几乎相同，日本观察到更多分子堆叠在相同的体积中，如图2a所示，表明BO-4Cl中的堆叠变得更加密集。然而，麦当劳打工在三元共混体系中，迁移率回升到PM6：BO-4Cl中，这表明情况非常复杂。

因此，日本目前正在开展基于分子动力学模拟和激发态计算相结合的工作，日本估计这些二元和三元共混物中的能量无序及其对电荷复合和电荷转移过程的作用。对于非理想辐射损耗，麦当劳打工PM6：Y6、PM6：BO-4F、PM6：BO-4Cl、PM6：BO-5Cl和PM6：BO-6Cl的值分别为0.042、0.033、0.042、0.052和0.057eV。

将结果汇总在图5中，日本为了便于比较，加入了与PM6∶Y6相关的数据。

首先分析了BO-4F、麦当劳打工BO-4Cl和BO-5Cl单晶的分子堆积特性。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：日本认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，日本对症下方，方能功成。

【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，麦当劳打工所涉及领域也正在慢慢完善。并利用交叉验证的方法，日本解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，麦当劳打工它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。日本（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。