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机器学习促进先进锂电池的发展( Machine Learning Boosting the Development of Advanced Lithium Batteries )
Yangting Liu Qian Zhou Guanglei Cui lithium batteries machine learning materials discovery performance prediction
锂电池在便携式电子设备、电动汽车和智能电网中的应用具有很高的要求。机器学习(ML)能够有效地加速材料的发现和预测材料的性能，从而能够显著地促进先进LBs的发展。近年来，已有许多将ML用于高级LBS的成功例子。本文简要介绍了ML的基本过程和代表性方法，以提高LBS专家对ML的认识。然后重点介绍了ML在LBs开发中的应用，以期引起更多的关注。最后指出了ML的挑战和对LBS进一步发展的展望。希望通过本文的综述，对ML在开发LBs中的应用有所启发，并促进先进LBs的发展。机器学习可以有效地加速锂电池材料的发现并预测其性能。本文着重介绍了机器学习在锂电池开发中的应用，以期引起更多的关注。机器学习的挑战和前景被注意到锂电池的进一步发展。
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