该方法有望扩展到其他高性能电极材料，暴跌如锂离子电池和超级电容器，从而为各种高性能储能系统的发展带来巨大希望。
单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，元宇样材料人编辑部Alisa编辑。竟走图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：暴跌原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、元宇样无监督学习、半监督学习以及强化学习。当然，竟走机器学习的学习过程并非如此简单。
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此外，竟走Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
此外，暴跌目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。在众多正极材料中，元宇样富镍三元LiNixCoyMn1−x−yO2(NCM)层状氧化物，元宇样以LiNi0.8Mn0.1Co0.1O2为代表，容量高于200mAhg−1，平均放电电位为3.8V，从而成为理想的正极材料，引起了广泛的关注。
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图5.不同循环次数的微分容量曲线堆积图C-NCM（a,b）和RASC-NCM（c,d）相比商业材料C-NCM，元宇样RASC-NCM材料长循环过程中微分容量曲线的峰位置偏移和峰强度降低程度获得大幅抑制。竟走感谢杜教授百忙之中对本文进行校稿。
