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高性能电池有望用于电气化车辆，因此减轻温室气体的排放，这反过来促进了可持续的未来。但是，由于非线性治理物理和电化学，优化电池的设计具有挑战性。最近的进步证明了深度学习技术在有效设计电池中的潜力，尤其是在优化电极和电解质方面。本综述提供了深度学习的全面概念和原则，及其在解决与电池相关的电化学问题中的应用，这弥合了人工智能和电化学之间的差距。我们还研究了与不同深度学习方法相关的潜在挑战和机会，并根据特定的电池需求量身定制它们。最终，我们旨在激发电池技术领域基本科学理解和实践工程的未来进步。此外，我们根据特定的电池需求来强调不同深度学习方法的潜在挑战和机遇，以激发基本科学和实践工程的未来进步。
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