四、川电锂金属电极目前的局限性可以通过实现自发形成的，川电即腐蚀诱导的锂腐蚀保护层来解决，该保护层可以提供所有需要的功能，例如，通过基于腐蚀、材料和电池科学家的综合方法来调整电解质成分和/或锂金属表面。
力交图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。另外7个模型为回归模型，导意预测绝缘体材料的带隙能（EBG），导意体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
我在材料人等你哟，见正期待您的加入。基于此，式印本文对机器学习进行简单的介绍，式印并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），川电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）。
力交机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。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：导意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，导意对症下方，方能功成。
对错误的判断进行纠正，见正我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、式印3-6所示。川电利用该纳米膜可以制备出多功能的表皮传感器阵列。
力交相关成果以题为Highlyconductiveandelasticnanomembraneforskinelectronics发表在了Science。该方法使得纳米材料能够在水-油界面紧密组装，导意并将其部分嵌入到超薄弹性膜中，导意能使施加的应变在弹性膜中分布，从而导致纳米材料即使在高负载情况下也具有高弹性。
超薄弹性导体是皮肤电子学的重要组成部分之一，见正而导电弹性纳米复合材料被认为是一种可行的候选材料。此外，式印该结构允许冷焊和双层堆垛，从而获得高导电性。
