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南洞该文章通过引入六氧杂环十八烷(十八冠六,18C6)作为电解质添加剂构建混合电解质。展露极化电压曲线表明浓度是影响锌沉积的因素。新颜图3(a-d)循环20次后Zn表面形貌的SEM图像。

通过DFT与AIMD计算得出锌离子与不同分子的络合能、济南HOMO-LUMO轨道图以及水分子的径向分布函数和积分曲线，济南结果表明锌离子优先与18C6形成一个新的稳定的溶剂化结构，整体具有疏水性，且18C6提高了溶剂化结构的电导率，使电荷更容易在电极表面转移，副反应减少。开元(c-e)AIMD模拟水分子的径向分布函数和积分曲线(短虚线)。

隧道Tafel曲线和析氢实验结果显示副反应减少。

南洞(c)含18C6锌对称电池的速率性能。当我们进行PFM图谱分析时，展露仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，展露而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

2018年，新颜在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]。济南（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

开元利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。为了解决这个问题，隧道2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。