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合成的复合阳极材料在容量、号汽回倍率和循环寿命方面表现出优异的电化学性能。因此，油重元比利时鲁汶大学AlexandruVlad教授和法国南特大学PhilippePoizot教授团队合作用一类共轭磺酰胺（CSA）扩展了有机锂离子正极材料的化学空间，油重元并表明磺酰基上的电子离域使其在环境空气中处理时具有固有的抗氧化性和水解性，并且显示出电荷储存的可逆电化学特性。

济南DOI: 10.1038/s41560-020-00702-8。结构化学是决定电化学性能的决定性因素，号汽回但预测非常具有挑战性，特别是对于复杂的组成。然而，油重元电流阳极的次优嵌入电位导致能量密度、功率和安全性之间的权衡。

该电极具有致密、济南均匀的结构和高达1mS/cm的离子导电性。这种低电位、号汽回高倍率的插层反应可用于鉴别其他金属氧化物阳极，用于快速充电、长寿命锂离子电池。

因此，油重元中国科学技术大学季恒星教授研究团队报道了黑磷(BP)作为高倍率、高容量锂存储器的阳极材料。

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图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，油重元举个简单的例子：油重元当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。参考文献[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]周子扬,电子世界,(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.往期回顾：济南认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，济南对症下方，方能功成。

需要注意的是，号汽回机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，油重元来研究超导体的临界温度。