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电力电力ChineseJournalofStructuralChemistry:基于拓扑结构特征的机器学习方法在材料领域中的应用文章讨论了在材料科学中应用基于拓扑结构特征的机器学习方法的应用情况。交易解读交易该研究成果以Graph-baseddiscoveryandanalysisofatomic-scaleone-dimensionalmaterials为题发表在Natl.Sci.Rev.上。
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AdvancedEnergyMaterials:川川省2省内市场机器学习力场揭示锂枝晶形貌演化机理锂金属负极由于其低电极电位与高理论比容量,被认为是下一代负极材料的理想选择之一。
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其次,中心总体研究团队还发现这种材料具有良好的电化学稳定性,这使得它具有作为固态电解质的高潜力。计算结果表明,川川省2省内市场与LiNiO2相关的Ni3+/Ni4+单电子阳离子氧化还原反应不同,川川省2省内市场Li2NiO3中发生了极化子阴离子氧化还原反应,而在Li2NiO2中则发生了可逆的Ni2+/Ni4+双电子氧化还原反应。
结构图和拓扑描述符分别源自图论和代数拓扑,电力电力它们能够抽象化材料结构并提取关键的特征信息,如化学键的连接性。交易解读交易这一工作推动了数据驱动的材料研究新范式的建立。
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