目前的长寿命磷光系统为生产大面积、中节柔性和透明发光材料提供了光明的机会。

教学方面获哈尔滨工业大学首届课程思政教学竞赛一等奖，氢能专内外哈工大青年教师研究生课程教学竞赛一等奖，氢能专内外哈工大教学优秀奖一等奖，作为负责人主持承担黑龙江省教研项目2项。该方法无需对Cu和SiO2表面进行官能团的选择性构建，马林而是通过协同活化的办法使金属/氧化物混合表面同时悬挂高活性羟基(-OH)官能团，马林以兼顾Cu-Cu与SiO2-SiO2键合，最终在200℃（界面实际温度185℃）的低温条件下实现了原子扩散充分且性能稳定的同质Cu-Cu、SiO2-SiO2及Cu/SiO2混合键合界面。

(d)界面孔洞元素EDS分析而采用优化过的甲酸→Ar/O2流程活化后，聪国相比表面实现原子级清洁该方案可在Cu表面构建一层羟基结构。【成果简介】近日，标准哈尔滨工业大学先进焊接与连接国家重点实验室王晨曦教授针对上述难题提出表面协同活化方案，标准采用Ar/O2等离子体活化与甲酸处理两步协同的表面活化手段，并筛选优化出一种共羟基化（co-hydroxylation）策略。同质键合界面如图2a和2b所示，化概根据表面物理化学性质分析，化概经Ar/O2→甲酸工艺活化后Cu表面虽然能够达到相对清洁的状态，但表面粗糙度较高，在低能量输入下难以实现原子跨界面的充分扩散以及孔洞闭合。

中节图5.表面协同活化后所得SiO2-SiO2界面微观结构(a)(d)Ar/O2→FA活化后键合界面及元素组成分析。图7.本论文入选ACS-AMI期刊封面图片【通讯作者介绍】王晨曦，氢能专内外哈尔滨工业大学材料科学与工程学院教授，博士生导师。

通过该结构层的辅助以及原子扩散，马林最终在低温下获得的Cu-Cu键合界面如图3所示。

聪国(b)FA→Ar/O2活化后键合界面。3.1材料结构、标准相变及缺陷的分析2017年6月，标准Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、化概卷积神经网络（CNN）等[3]。中节阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、氢能专内外无监督学习、半监督学习以及强化学习。马林这就是最后的结果分析过程。