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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,莆田详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。首先,用电利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,用电降噪后的磁滞曲线由(图3-7)黑线所示,能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征,解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题(图3-7)红色。
数据散乱所排图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例(红色)。发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),构建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)。参考文献[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]周子扬,电子世界,(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.往期回顾:污场认识这些带你轻松上王者——电催化产氧(OER)测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼,污场对症下方,方能功成。
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研究者发现当材料中引入硒掺杂时,数据散乱所排锂硫电池在放电的过程中长链多硫化物的生成量明显减少,数据散乱所排从而有效地抑制了多硫化物的穿梭效应,提高了库伦效率和容量保持率,为锂硫电池的机理研究及其实用化开辟了新的途径。在锂硫电池的研究中,构建利用原位TEM来观察材料的形貌和物相转变具有重要的实际意义。
Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征,污场深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.),污场如图三所示。UV-vis是简便且常用的对无机物和有机物的有效表征手段,查分常用于对液相反应中特定的产物及反应进程进行表征,如锂硫电池体系中多硫化物的测定。
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