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录精ChineseJournalofStructuralChemistry：基于拓扑结构特征的机器学习方法在材料领域中的应用文章讨论了在材料科学中应用基于拓扑结构特征的机器学习方法的应用情况。不别该研究成果以Graph-baseddiscoveryandanalysisofatomic-scaleone-dimensionalmaterials为题发表在Natl.Sci.Rev.上。
这些电子在硼原子之间原本上是离域的，好笑但在官能团取代后会由于官能团的极化变得相对局域化。该项研究成果以Encodingtheatomicstructureformachinelearninginmaterialsscience为题，微语网上发表在WIREsComput.Mol.Sci.上。录精DOI:10.1142/S2737416523500229。
而最新研究表明，不别具有多中心结构的催化中心的微观结构调整，对于促进多碳产物的形成起到了关键作用，但其理论研究仍远远落后于实验发现。好笑该成果以AutomatingmaterialsexplorationwithasemanticknowledgegraphforLi-ionbatterycathodes为题发表在Adv.Funct.Mater.上。
AdvancedEnergyMaterials：微语网上机器学习力场揭示锂枝晶形貌演化机理锂金属负极由于其低电极电位与高理论比容量，被认为是下一代负极材料的理想选择之一。
录精说明了TSFC具有良好的铁弹性。通过比较不同的材料，不别发现了硅和硫的轨道之间的混合程度增加，这意味着硅-硫键的共价性增强，从而降低锂离子的迁移能垒。
其次，好笑研究团队还发现这种材料具有良好的电化学稳定性，这使得它具有作为固态电解质的高潜力。计算结果表明，微语网上与LiNiO2相关的Ni3+/Ni4+单电子阳离子氧化还原反应不同，微语网上Li2NiO3中发生了极化子阴离子氧化还原反应，而在Li2NiO2中则发生了可逆的Ni2+/Ni4+双电子氧化还原反应。
结构图和拓扑描述符分别源自图论和代数拓扑，录精它们能够抽象化材料结构并提取关键的特征信息，如化学键的连接性。不别这一工作推动了数据驱动的材料研究新范式的建立。
