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，正式陕如金融、正式陕互联网用户分析、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。
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文献链接：公司Oxygen-richinterfaceenablesreversiblestibiumstripping/platingchemistryinaqueousalkalinebatteries（Nat.Commun.，公司2021，DOI:10.1038/s41467-020-20170-8）本文由木文韬翻译，材料牛整理编辑。因此，西电销生效Sb/FCS负极的可逆性得到了明显的提高，在1000次循环后，CE值超过92.4%，在0.47mAhcm−2时的比容量为627.1mAhg−1（约95.0%DOD）。力交【图文导读】图1锑的电荷存储机理研究a）为Sb负极在1MKOH和0.027MC8H4K2O12Sb2电解质中的电荷存储机理的示意图。
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金属锑（Sb）是一种理想的水系电池负极材料，退市因为它具有高的理论容量（660mAhg−1，退市基于三电子转移反应）、在碱性溶液中有利的负氧化还原电位（−0.66Vvs. SHE）和低成本。
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