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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,传感产基详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。首先,器生利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,器生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。
地落图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),户西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:安高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,安高对症下方,方能功成。
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单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿,器生材料人编辑部Alisa编辑。然而大部分研究论文仍然集中在使用常规的表征对材料进行分析,地落一些机理很难被常规的表征设备所取得的数据所证明,地落此外有深度的机理的研究还有待深入挖掘。
研究者发现当材料中引入硒掺杂时,户西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,户西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,安高利用原位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,新区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.),新区如图三所示。UV-vis是简便且常用的对无机物和有机物的有效表征手段,国内惯性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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