一旦建立了該特征，新模該工作流程就可以量化具有統計顯著性和納米級分辨率的效應。參考文獻[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]周子揚,電子世界,(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.往期回顧：面開認識這些帶你輕松上王者——電催化產氧（OER）測試手段解析新能源材料領域常見的碳包覆法——應用及特點單晶培養秘訣——知己知彼，面開對癥下方，方能功成。作者進一步擴展了其框架，證準證以提取硫空位的擴散參數，證準證并分析了與由Mo摻雜劑和硫空位組成的不同配置的缺陷配合物之間切換相關的轉換概率，從而深入了解點缺陷動力學和反應（圖3-13）。

此外，山事全山東式全隨著機器學習的不斷發展，深度學習的概念也時常出現在我們身邊。首先，營o業構建深度神經網絡模型（圖3-11），營o業識別在STEM數據中出現的破壞晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的實驗中找到各種類型的原子缺陷。

本文對機器學習和深度學習的算法不做過多介紹，新模詳細內容課參照機器學習相關書籍進行了解。

圖3-1機器學習流程圖圖3-2?數據集分類圖圖3-3???????????????????????圖3-3?帶隙能與電離勢關系圖圖3-4?模型預測數據與計算數據的對比曲線2018年Zong[5]等人采用隨機森林算法以及回歸模型，面開來研究超導體的臨界溫度。然而，證準證與富鋰層狀氧化物相比，其初次循環的不可逆容量、長循環過程中的電壓衰減、低電壓之后和快速的動力學都是相對較好的。

山事全山東式全6.ReversibleepitaxialelectrodepositionofmetalsinbatteryanodesScience,DOI：10.1126/science.aax6873金屬在固-液界面容易形成不規則和非平面電沉積的傾向已經成為金屬負極用于高能量密度可充電電池的基本障礙。營o業這項工作中的發現可能要求在如何評估儲能設備的真實經濟價值方面發生范式轉變。

2.QuantifyinginactivelithiuminlithiummetalbatteriesNature,DOI：新模10.1038/s41586-019-1481-z鋰金屬負極具有很高的理論比容量（3860mAh/g），新模但是鋰金屬電池往往會出現枝晶生長和低庫侖效率等問題，阻礙了鋰金屬負極的商業化應用。面開臨界剝離電流密度是限制全固態鋰電池功率密度的主要因素。