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1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，地名都但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、变变去卷积神经网络（CNN）等[3]。

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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、变变去无监督学习、半监督学习以及强化学习。随后开发了回归模型来预测铜基、瞎折铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，瞎折同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

再者，历史随着计算机的发展，历史许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

2018年，地名都在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。变变去这种高厚度和高比容量的结合使得正极和负极的面容量分别达到30mAh cm-2和45mAh cm-2。

瞎折35.CriticalstrippingcurrentleadstodendriteformationonplatinginlithiumanodesolidelectrolytecellsNatureMaterials,DOI：10.1038/s41563-019-0438-9锂剥离时的临界电流密度被认为是锂沉积时枝晶生长和电池失效的关键因素。作者的研究表明，历史LLZO和Li3PS4的高电子电导率是锂枝晶生长的主要原因。

地名都10.ImprovingcyclabilityofLimetalbatteriesatelevatedtemperaturesanditsoriginrevealedbycryo-electronmicroscopyNatureEnergy,DOI：10.1038/s41560-019-0413-3锂离子电池的运行被限制在室温附近的比较窄的温度范围内。变变去22.Solid-statepolymerelectrolyteswithin-builtfastinterfacialtransportforsecondarylithiumbatteriesNatureEnergy,DOI：10.1038/s41560-019-0349-7具有高室温离子电导率和快速界面电荷传输能力的固态电解质是实现固态电池实用化的关键要求。