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操作极化电压曲线表明浓度是影响锌沉积的因素。时代图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、内蒙HOMO-LUMO轨道图以及水分子的径向分布函数和积分曲线，内蒙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。

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电网机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。另外7个模型为回归模型，开启预测绝缘体材料的带隙能（EBG），开启体积模量（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）。

经过计算并验证发现，秒速在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。Ceder教授指出，操作可以借鉴遗传科学的方法，操作就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。