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首套设备山投来自OxisEnergy和SionPower的商用锂硫电池（三角形符号）。b、柔性c，柔性LixMoS2正极在不同扫速下的循环伏安曲线，显示两个正极峰和一个负极峰（b）以及用于导出DLi值的峰值电流与扫描速率平方根的相应Randles-Sevcik图（c）。

电缆Z和Z分别代表实阻抗和虚阻抗。图3中的结果表明，转供舟LixMoS2阴极的LiPS吸附能力有所提高，同时Li+的传输和反应动力学也有所增强。全国千伏不同扫描速率下的峰值电流被用来提取不同阴极的DLi（图3c）。

首套设备山投硫的电绝缘性质意味着它必须被加载到一个导电的基体上--通常由多孔碳组成。柔性测量是在发生重要反应的电压和不同温度下进行的。

值得注意的是，电缆尽管具有相似的电化学活性表面积，LixMoS2的催化活性却优于1TMoS2，这表明锂化过程为SRR引入了更多的活性位点。

转供舟和其他最先进的储能技术（带阴影的椭圆）。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，全国千伏详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

基于此，首套设备山投本文对机器学习进行简单的介绍，首套设备山投并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），柔性所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

2018年，电缆在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]。随后开发了回归模型来预测铜基、转供舟铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，转供舟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。