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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、啤酒啤酒拍下卷积神经网络（CNN）等[3]。经典加赠这一理念受到了广泛的关注。
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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，青岛如金融、青岛互联网用户分析、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。
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b）HAB系统的电化学稳定性窗口OER、元包邮HER和最小电解电压分析验证。相关文献推荐：青岛Chao,W.Zhou,F.Xie,C.Ye,H.Li,M.Jaroniec,S.-Z.Qiao,Roadmapforadvancedaqueousbatteries:Fromdesignofmaterialstoapplications.Sci.Adv.2020,6,eaba4098.L.Chao,W.H.Zhou,C.Ye,Q.H.Zhang,Y.G.Chen,L.Gu,K.Davey,S.Z.Qiao,AnElectrolyticZn-MnO2BatteryDemonstratedforHigh-VoltageandScalableEnergyStorage,Angew.Chem.Int.Ed.,2019,58,7823-7828.L.Chao,C.Ye,F.X.Xie,W.H.Zhou,Q.H.Zhang,Q.F.Gu,K.Davey,L.Gu,S.Z.Qiao,AtomicEngineeringCatalyzedMnO2ElectrolysisKineticsforHybridAqueousBatterywithHighPowerandEnergyDensity,AdvancedMaterials,2020,32,2001894.Li,W.Chen,H.Zhang,Y.Gong,F.Shi,J.Wang,R.Zhang,G.Chen,Y.Jin,T.Wu,Z.TangY.Cui.Membrane-FreeZn/MnO2FlowBatteryforLarge-ScaleEnergyStorage.Adv.EnergyMater.,2020,10,1902085.Fan,F.Liu,Y.Liu,Z.Wu,L.Wang,Y.Zhang,Q.Huang,L.FuY.Wu.Ahighvoltageaqueouszinc–manganesebatteryusingahybridalkaline-mildelectrolyte.Chem.Commun.,2020,56,2039-2042.Liu,X.Chi,Q.HanY.Liu.AHighEnergyDensityAqueousBatteryAchievedbyDualDissolution/DepositionReactionsSeparatedinAcid-AlkalineElectrolyte.Adv.EnergyMater.,2020,10,1903589.Zhong,B.Liu,J.Ding,X.Liu,Y.Zhong,Y.Li,C.Sun,X.Han,Y.Deng,N.ZhaoW.Hu.Decouplingelectrolytestowardsstableandhigh-energyrechargeableaqueouszinc–manganesedioxidebatteries.Nat.Energy,2020.本文由木文韬翻译，青岛材料牛整理编辑。
啤酒啤酒拍下【图文导读】图1设计的Zn-Mn混合水系电池的可行性研究a）充放电过程中混合电解质下Zn-MnHAB的示意图。图5 MnO2电解的催化电解动力学a）在满电荷状态下MnO标准品、经典加赠MnO2标准品、电氧化的MnO2和Ni-MnO2的归一化MnK边XAFS光谱。
