2.揭露了光照诱导钙钛矿晶格膨胀与电池性能之间的相互关联，叒叕怼起为设计开发高性能钙钛矿电池积累了宝贵的理论知识。
大佬阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。然而，又双实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、叒叕怼起卷积神经网络（CNN）等[3]。因此，大佬复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，又双但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
此外，叒叕怼起作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，叒叕怼起结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。大佬高度石墨化的碳壳增强了整体导电性。
研究了Si3N4层对促进Li扩散的影响，又双并提出了可能的原因。（b-c）200循环后的Si@Si3N4 @C的STEM和相应的Si，叒叕怼起N和C元素的EDS映射图像。
大佬（d-e）Si@C和Si@Si3N4 @C复合材料的倍率性能。又双在Si/C复合材料中构造结构缓冲层被认为是解决这种困境的可能方案。