注：智能制造三星、智能制造高通和谷歌曾于今年2月宣布结成XR联盟，LG总裁赵柱完（音译）也在今年7月举行的中长期业务战略新闻发布会上谈到XR时表示，当时正与几家公司接触并研究商业化的可能性。

当使用CNN时，新场由于其固有的架构，这一方面变得无关紧要，因为CNN能够自然地处理完整的3D信息。深度图4A中的相图被用作评估和监测该方法的性能的参考。

HCSS模型中QC12的逆向工程本文从考虑肩宽δ=1.4σ的固定值的HCSS模型开始本文的研究，融合在这个值下QC12相已经被证明是稳定的。智能制造最终算法的流程图如图1所示。新场相图作为温度和压力的函数如图2A所示。

虽然早期世代的适应度变化很小，深度但它们足以引导进化策略朝着正确的方向发展。进化策略从流体相开始，融合降低温度，增加压力和肩宽，以最大限度地适应环境(图5C到F)，为该系统找到尚未预测的QC10相。

类似于HCSS情形，智能制造本文保持相互作用参数不变，即δ=1.35σ和kσ=10，并使进化策略找到QC12稳定的密度和温度区域。

图3.HCSS模型中QC12、新场QC10和QC18的逆向工程在一种新模型交互中的应用为了测试本文的方法在新类型的交互上有效的能力，新场本文使用在HCSS模型上训练的同一个CNN对SCS模型中的QC12进行逆向工程。（e）PM6:L8-BO电池与表面PET处理的ZnO的器件性能演变【小结】综上所述，深度作者系统地研究了NFA分子结构对太阳能电池稳定性的影响。

融合文献链接：SimultaneouslyAchievingHighlyEfficientandStablePolymer:Non-FullereneSolarCellsEnabledByMolecularStructureOptimizationandSurfacePassivation.Adv.Sci.,2021,DOI:10.1002/advs.202104588.本文由CQR编译。【图文解读】图一、智能制造PM6:NFA电池的结构与性能 ©2022TheAuthors（a）活性层材料的分子结构和太阳能电池的器件结构示意图。

作者比较了使用ITIC、新场IT-4F、Y6和N3作为NFA的倒置PM6:NFA太阳能电池的稳定性，并测量了IT-4FY6≈N3ITIC的衰减率顺序。（d）白光照射下，深度PM6:Y6和PM6:L8-BO电池的PCE衰减曲线。