浙江最图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。

本文总结了国内院士大咖在电池领域的科研新进展，浙江最希望对从事电池科研的你有所启发。研究结果表明，浙江最基于此类有机正极，可以实现接近主流LIB的能量密度。

文献链接：浙江最https://doi.org/10.1002/adma.2019075265、浙江最Nano Lett: 层状石墨烯用于定量分析锂离子电池介电层集电器的界面性能北京大学刘忠范院士和彭海琳教授等人证实了基于石墨烯设计的Al集电器/电解质界面处增强的防腐性能，石墨烯表层使商用铝箔用作LIB中的正极集电器时具有与电解质和电极材料几乎理想的界面。对电子结构的进一步研究表明，浙江最与Na3V2(PO4)3相比，3d10 Zn2+的附加电子增加了ZnxNaV2(PO4)3的电子电导率。浙江最（4）减少热失控情况下释放的能量。

最后，浙江最基于以上讨论和锌空气电池表面/界面工程的最新成果，浙江最还提出了一些个人观点，以期对该领域的未来发展进行研究，以促进对有希望的应用的新型电催化剂和先进空气电极的探索。在Zn2+嵌入过程中，浙江最Na+/Zn2+在ZnxNaV2(PO4)3中的这种混合占据和协同迁移有利于稳定晶体结构，机械性能和电导率。

尽管可以通过优化电解质系统并利用合适的负极材料等来进一步提高这种钾离子全电池的性能，浙江最但这项研究表明了KFeC2O4F作为可持续的大规模储能应用中有潜力的KIB正极的可行性。

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