研究者发现当材料中引入硒掺杂时，川市场锂硫电池在放电的过程中长链多硫化物的生成量明显减少，川市场从而有效地抑制了多硫化物的穿梭效应，提高了库伦效率和容量保持率，为锂硫电池的机理研究及其实用化开辟了新的途径。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、电网电力3-6所示。月预测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。

此外，供需作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，供需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。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、信息无监督学习、半监督学习以及强化学习。披露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。

首先，川市场根据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。电网电力我们便能马上辨别他的性别。

根据Tc是高于还是低于10K，月预测将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

供需（e）分层域结构的横截面的示意图。作者进一步探索了这类新材料在光电化学能量转换、信息电化学烷烃转换和电化学储能等方面的功能应用。

为了进一步调整孔隙率，披露设计并生长了母相，包括CePO4、K3Ce(PO4)2和CeMgB5O10单晶，得到了孔隙率为47%、74%和80%的多孔CeO2单晶。川市场稳定性和活性相结合的多孔单晶在催化领域具有潜在的应用前景。

为突出这些材料的结构特征，电网电力我们将其简称为多孔单晶，或将材料其视为多孔单晶状态，这是一种独特的结构特征。多孔单晶的宏观尺寸主要由单晶母相主导，月预测这是由于固-固相变中体积变化可以忽略不计。