理想的基体材料主要包括碳、未网自金属化合物和导电聚合物。

因此，配电全面理解发生在阶段I和阶段II的界面过程和化学反应的机理对于解决阶段III的相关问题至关重要。一般来说，动化的大中镀锂过程是由液态电解质与SEI界面上Li+离子的脱溶决定的，Li+离子通过SEI传输，最终在Li金属或集流体表面沉积。

研究人员观察到，技术坚力初始剥离会导致具有锐利边缘的相当多孔的锂微形态类似于金属的点蚀相关变化。金属锂具有非常高的理论比容量(3860mAhg-1)和非常低的氧化还原电位(-3.040V，未网自与标准氢电极(SHE)比较))，具有可以提供高比能量(500Whkg-1)。配电c)根据循环性能和残余锂量确定从组装开始直至电池失效的累积腐蚀锂量的百分比。

动化的大中第一个阶段为自发腐蚀过程。值得注意的是，技术坚力尽管Li金属在水和非水电解质中观察到的表面现象与其他金属有相似之处，但尚未有综述从腐蚀科学的角度进行深入探讨。

未网自a)Li+在电解质传输的能量图。

由此形成的稳定层，配电即实现适当的防腐层，将改善CE，防止电化学活性Li的流失。另外7个模型为回归模型，动化的大中预测绝缘体材料的带隙能（EBG），动化的大中体积模量（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）。

就是针对于某一特定问题，技术坚力建立合适的数据库，技术坚力将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。基于此，未网自本文对机器学习进行简单的介绍，未网自并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

首先，配电根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。然而，动化的大中实验产生的数据量、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。