此外，林化硫和碳之間的弱相互作用會導致硫在電解質(zhì)中溶解而流失?？梢钥闯觯灮贚ixMoS2的軟包電池同時提供了441Whkg-1的高重力能量密度和735Whl-1的體積能量密度。中約典型的Nyquist圖在2.1V（Li2S4轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵步驟發(fā)生的地方）作為一個例子顯示在圖3d。
國林這也被更高的半波電位和更大的擴散極限電流密度（JD）所證實。科院論文信息：第一作者李莊男。
然而，林化負荷的增加通常伴隨著較厚的電極上離子擴散的遲緩，導致比容量的下降，從而導致Careal的下降。
例如，所簽iPhone手機中的LIB被設計為可以在超過200個完整的充電周期內(nèi)保持其80%的原始容量。經(jīng)過計算并驗證發(fā)現(xiàn)，中約在數(shù)據(jù)庫中的26674種材料中，金屬/絕緣體分類的準確度為86%，僅僅有2414種材料被誤分類（圖3-2）。
就是針對于某一特定問題，國林建立合適的數(shù)據(jù)庫，國林將計算機和統(tǒng)計學等學科結(jié)合在一起，建立數(shù)學模型并不斷的進行評估修正，最后獲得能夠準確預測的模型。最后，科院將分類和回歸模型組合成一個集成管道，應用其搜索了整個無機晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫并預測出30多種新的潛在超導體。
首先，林化構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型（圖3-11），林化識別在STEM數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的破壞晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的實驗中找到各種類型的原子缺陷。需要注意的是，所簽機器學習的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。
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