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第一作者：首次YouzhiSong通讯作者：首次何向明、王莉、KhalilAmine、徐桂良通讯单位：清华大学、美国阿贡国家实验室论文doi：https://doi.org/10.1002/adma.202106335本文由温华供稿。伏紧相关论文以题为：SimultaneouslyBlockingChemicalCrosstalkandInternalShortCircuitviaGel-StretchingDerivedNanoporousNon-ShrinkageSeparatorforSafeLithium-IonBatteries发表在ADVANCEDMATERIALS上。

总体而言，凑型GS-PI隔膜在加热过程中的孔结构变化远小于传统PE隔膜。GS-PI隔膜之所以具有较好的高温循环性能，线路主要是由于其优异的相容性和热稳定性。相比之下，带电具有优化机械性能的纳米多孔GS-PI隔膜可以在有限的化学串扰和无内部短路的情况下隔离电池，从而有效防止电极之间的剧烈反应。

由于锂化负极与电解液之间的副反应，作业四种电池的放热模式均在125°C左右被激活。 [数据概览]纳米多孔GS-PI隔膜的制备与表征 在电池循环过程中，国内正极释放的活性氧(O*,如O2 ,O2-)和负极产生的还原性气体(R*,如H2)很容易通过大孔径隔膜，国内参与反应从而产生放热反应和TR(图1A)。

研究了GS-PI隔膜的热机械性能和电化学性能，首次并阐明了保证电池安全的潜在机制。

如图5B所示，伏紧浸泡负极在125、210和300°C有三个放热峰，ΔH分别为67.6、60.9和53.5Jg-1。为了解决上述出现的问题，凑型结合目前人工智能的发展潮流，凑型科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

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，线路如金融、线路互联网用户分析、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。带电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。

此外，作业作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，作业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。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，国内然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。