英国物理学会会士，备忘英国皇家化学会会士，中国微米纳米技术学会会士。

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近年来，备忘这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。为了解决这个问题，录还2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

备忘这就是最后的结果分析过程。

2018年，录还在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。在各种SSEs中，备忘固体聚合物电解质（SPEs）具有高柔性、备忘易制造、低成本/密度和高电性能化学/化学稳定性，使其成为近期最有前途的实际应用候选材料之一。

进一步提高Li-Li对称电池和全电池的工作电流密度，录还以实现高倍率的ASSLBs仍然具有挑战性。备忘（i）Li在Mo表面沉积过程示意图。

录还（g）与最近已发表文章比较了Li/CP@MoS2-LFP电池在电流密度和循环方面的电化学性能方面的优势。图三、备忘Li沉积行为的演变的SEM图像（a）Li/CP@MoS2负极上锂沉积示意图。