發(fā)展兩種超級(jí)電容器都提供比報(bào)道的EDLC高得多的能量密度。提速(b)ZnO/C和BTCC的拉曼光譜。BTCC電極組裝的雙電層電容器C|1MNa2SO4|C和C|6MKOH|C，業(yè)內(nèi)業(yè)細(xì)分別可以提供22.4Whkg-1和13.7Whkg-1的高能量密度。

同樣，等行C|6MKOH|C的最佳電壓窗口為0-1.3V。政策則C|1MNa2SO4|C提供的能量密度遠(yuǎn)高于報(bào)告的EDLC。

圖5b(iii)SAED圖像中沒(méi)有ZnO的衍射環(huán)，頻出證明酸洗后沒(méi)有金屬存在。

氫能汽車(chē)SPs在實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。近年來(lái)，發(fā)展這種利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)新材料的方法越來(lái)越受到研究者的青睞。

最后，提速將分類(lèi)和回歸模型組合成一個(gè)集成管道，應(yīng)用其搜索了整個(gè)無(wú)機(jī)晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)并預(yù)測(cè)出30多種新的潛在超導(dǎo)體。參考文獻(xiàn)[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]周子揚(yáng),電子世界,(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.往期回顧：業(yè)內(nèi)業(yè)細(xì)認(rèn)識(shí)這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧（OER）測(cè)試手段解析新能源材料領(lǐng)域常見(jiàn)的碳包覆法——應(yīng)用及特點(diǎn)單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，業(yè)內(nèi)業(yè)細(xì)對(duì)癥下方，方能功成。

就是針對(duì)于某一特定問(wèn)題，等行建立合適的數(shù)據(jù)庫(kù)，等行將計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科結(jié)合在一起，建立數(shù)學(xué)模型并不斷的進(jìn)行評(píng)估修正，最后獲得能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的模型。在數(shù)據(jù)庫(kù)中，政策則根據(jù)材料的某些屬性可以建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，便可快速對(duì)材料的性能進(jìn)行預(yù)測(cè)，甚至是設(shè)計(jì)新材料，解決了周期長(zhǎng)、成本高的問(wèn)題。