关于SEI膜的形成过程，推动有两个不同的理论，推动一个理论认为高电位下发生单电子反应，低电位时发生多电子反应：在低电位下，通过进一步还原阳极表面预先存在的含锂的块状沉淀物，或在低电位下电解质中锂化合物完全还原，生成致密的锂化合物。
为了解决这个问题，氢能氢2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。此外，产业产业目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
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2018年，推动在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），氢能氢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）。
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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，示范山西省如金融、示范山西省互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。目前身在加拿大拍摄电影的吴亦凡，应用用跨洋连线的方式，给屏幕前的超女观众们，带来了特殊的问候与互动。
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