引言钠离子电池凭借资源丰富等优势成为大规模储能领域的理想候选，湖北尽管与锂离子电池的工作原理类似，湖北Na+较大的半径和质量所导致的惰性反应动力学制约了其广泛应用。

2.2低温电子显微镜显示褶皱石墨烯笼作为高容量锂金属负极的寄主锂(Li)金属被人们认为是电池负极化学的圣杯，省首施但由于它的化学反应活性高，省首施在作为电池负极时效率低、安全性差、体积波动较大。加入电解液添加剂FEC后，千伏0千锂化得到非晶SEI层，其内层为有机多聚(VC)沉积层，无机层为LixSiOy。

然而，变电不停关于SEI膜纳米结构是如何形成并影响离子运输，我们仍然不太清楚，因为SEI膜对透射电镜敏感，难以准确探测SEI阻抗。伏母2.3冷冻电镜结合阻抗揭示CuO纳米线的SEI纳米结构及其电化学形成过程电池性能与固体电解质界面(SEI)的纳米结构和电化学性能息息相关。线侧崔屹课题组设计了一种新型的褶皱石墨烯笼(WGC)用作锂金属负极的寄主[2]。

电作(D)使用急冻方法稳定了原始（或者紫外线/水汽暴露后）的钙钛矿纳米线。业成参考文献：[1]Cryo-EMstructuresofatomicsurfacesandhost-guestchemistryinmetal-organicframeworks。

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湖北(B)被电子束破坏的MAPbI3纳米线的TEM图像最后我们拥有了识别性别的能力，省首施并能准确的判断对方性别。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、千伏0千3-6所示。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、变电不停电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，伏母如金融、伏母互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。根据Tc是高于还是低于10K，线侧将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。