用于锂电负极的稳定化金属锂粉技术进展

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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、锂电锂粉辅助多维材料表征、锂电锂粉获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、负极卷积神经网络（CNN）等[3]。

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然后，稳定化采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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