研究者发现当材料中引入硒掺杂时,还原锂硫电池在放电的过程中长链多硫化物的生成量明显减少,还原从而有效地抑制了多硫化物的穿梭效应,提高了库伦效率和容量保持率,为锂硫电池的机理研究及其实用化开辟了新的途径。
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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、价分辅助多维材料表征、价分获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。然后,还原采用梯度提升决策树算法,建立了8个预测模型(图3-1),其中之一为二分类模型,用于预测该材料是金属还是绝缘体。
根据Tc是高于还是低于10K,电力将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。当然,商品属性机器学习的学习过程并非如此简单。
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