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Machine Learning-Assisted Design of Cathode Materials for Lithium-Sulfur Batteries derived from Metal-Organic Framework

阴极 材料科学 锂(药物) 资源(消歧) 金属锂 特征(语言学) 金属 硫黄 纳米技术 计算机科学 工艺工程 工程类 冶金 电池(电) 电气工程 物理 功率(物理) 医学 内分泌学 计算机网络 语言学 哲学 量子力学
作者
Seoyeah Oh,Kyung Moon Choi,Jihyeon Park,Geonho Kim,Seoyoung Yoon,Dong-Jun Kim,Seok‐Hee Lee,Jiwon Kim
出处
期刊:Materials horizons [Royal Society of Chemistry]
标识
DOI:10.1039/d5mh00635j
摘要

Designing cathode materials is crucial for developing advanced Li-S batteries, but conventional trial-and-error methods are time- and resource-intensive. This study employs machine learning (ML) with feature analysis, data augmentation, and...
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