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业自业显图4新型硅负极的元素分布a)GDY-Si2样品的TEM图像。动化g)在硅负极容量变化后无缝贴合GDY纳米片的保护效应示意图。

大收购实力e,f)GDY-Si3样品的SEM图像。与GDY复合时，案电硅负极在长期稳定性方面得到了明显改善。气企b)原位无缝贴合3DGDY纳米片硅负极的Raman光谱。

年工图7GDY-Si//NCA全电池的电化学性能a)组装GDY-Si//NCA全电池(2×2cm)为三盏LED灯供电的照片。在这些利用碳材料的结构稳定性和导电性的方法中，业自业显硅纳米材料通常通过各种昂贵的高温途径封装在碳纳米壳中，或者引入各种非导电聚合物

动化f)与其他文献报道材料的性能对比。

大收购实力g,h)GDYSi2样品的横断面图像。之后，案电通过ML数据挖掘出了一种HOIPs带隙的紧密性结构-性质关系，案电发现影响理想HOIPs太阳能电池性能的因素包括容忍因子、八面体因子、金属电负性以及有机分子的极化率。

最后，气企该方法能够快速实现高精度筛选，可广泛应用于功能材料设计。如果计算或实验的材料数据足以训练ML模型，年工该方法也适用于其他功能材料的设计与发现。

本文提出的靶向驱动法克服了传统试错法的主要障碍，业自业显同时，业自业显由于这种ML技术采用一种基于GBR算法的末位淘汰特征选择程序，因此其不仅可以瞬间达到DFT精度（甚至快于神经网络算法），而且适用于小数据集。最近，动化机器学习（ML）技术已经在材料设计等方面凸显其强大的功能，动化其不仅可以快速准确地实现材料设计，也可以从巨大的材料数据库中挖掘出材料的构效关系。