需要注意的是，推出机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
WIREsComputationalMolecularScience：款电材料结构特征提取方法综述如何将材料结构编码为计算机可以理解的描述符，是材料科学领域机器学习研究的关键之一。一、应裙材料大数据与人工智能NationalScienceReview：应裙基于图论的低维材料预测与分析低维材料因其特殊的物理化学性质在过去几十年间引起了研究人员的广泛兴趣，这使得低维材料的搜索与分析有着重要的科学意义，但目前尚未有关于原子尺度一维材料的系统性理论研究。
该催化剂具有密集分布的Ni3催化中心，推出不仅每个Ni3位点中的Ni原子可以协同容纳反应中间体以获得更好的C-C偶联机会，推出而且相邻的Ni3位点也具有协同作用，共同驱动形成关键的多碳物种中间体。由于这种双电子阳离子活性，款电Li2NiO2在容量、款电能量密度、电子导电性和热稳定性等方面表现出绝对优势，使其成为突破LiNiO2限制的高能量密度下一代层状氧化物阴极的最有希望的候选者。应裙NatureCommunications：COF表面限域短氢键网络及其质子传输机理开发高传导质子交换膜是能源储存和转化技术领域的重大需求。
结果表明，推出文章提出的方法可以有效提取结构信息并实现准确的材料性质预测。ScienceChina-Materials：款电突破LiNiO2的高能量密度正极材料本工作针对如何突破LiNiO2的能量密度限制，款电提出了两种策略：一种是将过量的Li离子引入过渡金属（TM）层以形成Li过量化合物，如Li2NiO3。
应裙该研究成果以Intercalation-drivenferroelectric-to-ferroelasticconversioninalayeredhybridperovskitecrystal为题发表在Nat.Commun.上。
推出该研究成果以RevealingMorphologyEvolutionofLithiumDendritesbyLarge‐ScaleSimulationBasedonMachineLearningForceField为题发表在Adv.EnergyMater上。有人抱着侥幸心理，款电以为在合作中失信一次无所谓。
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企业抱团，款电只能建立在相互信任、以诚相待的基础上。虽然有很多涂料厂家通常悬挂着诚信第一的横幅，应裙但却少有企业付诸实际行动。