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筛选高级材料，加上其定量结构性关系关系的建模，由于各种各样的挑战，包括较低的成功概率，高度消耗，高计算成本，与传统能源材料的传统方法相关的高计算概率，高计算成本，因此已成为能源材料中热门和趋势的主题之一。在此之后，必须进行新的研究概念和技术来促进能源材料的研究和开发。因此，官能智能和机器学习方面的最新进步增加了人们对数据驱动的材料科学将彻底改变科学发现的期望，从而为开发货物的开发提供了新的范式。此外，目前的数据驱动材料工程的进步还表明，机器学习技术的应用不仅可以显着促进高级能源材料的设计和开发，而且还可以增强其发现和部署。在本文中，提出了开发新能源材料来促进全球碳中立性的重要性和必要性。还提供了机器学习基础知识的全面介绍，包括开源数据库，功能工程，机器学习算法和机器学习模型的分析。之后，讨论了数据驱动材料科学和工程的最新进展，包括碱性离子电池材料，pho-To-tovoltaic材料，催化材料和二氧化碳捕获材料。最后，强调了机器学习的成功应用以及对高级能源材料开发的剩余挑战的相关线索。
高级能源材料的机器学习
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