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近年來，以實驗和計算數據為基礎的機器學習在材料、化學、生物、醫學的成就令人矚目。機器學習輔助材料設計在催化、電池、有機等領域中得到廣泛應用，學會機器學習，可以在已有的大量數據基礎上開發模型，用於解釋實驗或計算結果，並預測未知體系的性質。

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在過去的15年裡，無機固體電解質中Li+電導率的巨大提升重新引起了人們對發展固態電池的興趣，特別是對於鋰金屬負極的關注。基於此，豐田研究院的John Muldoon博士和Patrick Bonnick博士綜述了固態電池所面臨的問題，詳細闡述了針對這些問題可能的解決方法和所做的嘗試。該文章發表在國際頂級期刊Energy & Environmental Science上。
圖1. （a）由全固態電池驅動的豐田概念車。（b）典型電池的示意圖。（c）雙極堆疊電池的示意圖。

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第一作者：Jizhou Li, Nikhil Sharma
通訊作者：林鋒，趙克傑，劉宜晉
通訊單位：弗吉尼亞理工，普渡大學，SLAC國家加速器實驗室

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作者：王星星1宋子鈺1 吳浩1 馮文芳1 周志彬1 張恆1,2

單位：1. 華中科技大學化學與化工學院，能量轉化與儲存材料化學教育部重點實驗室；2. 西班牙能源合作研究中心

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疫情通報

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各位街坊注意啦！
南海有軌電車1號線首通段
近期將有新調整
事關你的出行噢~

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南海有軌電車1號線𧒽崗站B口

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