一旦建立了該特征，步電報該工作流程就可以量化具有統(tǒng)計顯著性和納米級分辨率的效應。參考文獻[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,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：力現(xiàn)認識這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧（OER）測試手段解析新能源材料領(lǐng)域常見的碳包覆法——應用及特點單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，力現(xiàn)對癥下方，方能功成。作者進一步擴展了其框架，貨市以提取硫空位的擴散參數(shù)，貨市并分析了與由Mo摻雜劑和硫空位組成的不同配置的缺陷配合物之間切換相關(guān)的轉(zhuǎn)換概率，從而深入了解點缺陷動力學和反應（圖3-13）。

此外，現(xiàn)貨行日隨著機器學習的不斷發(fā)展，深度學習的概念也時常出現(xiàn)在我們身邊。首先，結(jié)算構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（圖3-11），結(jié)算識別在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。

本文對機器學習和深度學習的算法不做過多介紹，試運詳細內(nèi)容課參照機器學習相關(guān)書籍進行了解。

圖3-1機器學習流程圖圖3-2?數(shù)據(jù)集分類圖圖3-3???????????????????????圖3-3?帶隙能與電離勢關(guān)系圖圖3-4?模型預測數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)的對比曲線2018年Zong[5]等人采用隨機森林算法以及回歸模型，南方2年來研究超導體的臨界溫度。然而，廣3月與富鋰層狀氧化物相比，其初次循環(huán)的不可逆容量、長循環(huán)過程中的電壓衰減、低電壓之后和快速的動力學都是相對較好的。

東起6.ReversibleepitaxialelectrodepositionofmetalsinbatteryanodesScience,DOI：10.1126/science.aax6873金屬在固-液界面容易形成不規(guī)則和非平面電沉積的傾向已經(jīng)成為金屬負極用于高能量密度可充電電池的基本障礙。步電報這項工作中的發(fā)現(xiàn)可能要求在如何評估儲能設(shè)備的真實經(jīng)濟價值方面發(fā)生范式轉(zhuǎn)變。

2.QuantifyinginactivelithiuminlithiummetalbatteriesNature,DOI：力現(xiàn)10.1038/s41586-019-1481-z鋰金屬負極具有很高的理論比容量（3860mAh/g），力現(xiàn)但是鋰金屬電池往往會出現(xiàn)枝晶生長和低庫侖效率等問題，阻礙了鋰金屬負極的商業(yè)化應用。貨市臨界剝離電流密度是限制全固態(tài)鋰電池功率密度的主要因素。

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