湖北图2.（a-b）不同比例的COF@rGO杂化薄膜的有机分离性能。

在这一模型中，农网锂和固态电解质界面（SEI）中的晶体缺陷控制了枝晶生长的沉积机制。外加电流密度改变了离子浓度梯度：监测警超低电流密度会逐渐形成静态离子分布，而不会产生锂枝晶。

与空间分辨率不足的光学显微或者可能造成电子损伤的SEM、系统TEM相比，系统X射线照相术具有高分辨率和无损伤特点，其能够清除分辨枝晶和苔藓锂微结构的不同之处。更重要的是，可主通过改变电解质的添加组分可以控制甚至是抑制坑的形成，不仅使得坑的均质性增强还能导致更加均质的锂沉积。坑的成核密度在所有电流密度中均比枝晶的成核密度高，动预电台这表明析锂和坑形成存在着某种不同的地方。

 锂枝晶生长的模型介绍在解释枝晶生长的过程方面发展出了几种典型的模型：载配分别是表面张力模型、载配扩散限制的布朗模型和电迁移限制的Chazalviel模型。这项技术可以证实，湖北高电流密度能够生长锂枝晶，而低电流密度促进二维苔藓锂的生长。

农网时间分辨的MRI结合7LiMRI化学位移成像（CSI）及其空间分辨形式能够提供锂微结构演变的量化信息。

随着溶解的不断进行，监测警超活性锂从枝晶中清除并形成死锂，进而才会开始块体锂的溶解。最后，系统将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

就是针对于某一特定问题，可主建立合适的数据库，可主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。动预电台（e）分层域结构的横截面的示意图。

以上，载配便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。为了解决这个问题，湖北2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。