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2025-07-06 03:49:00
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基于此，相进本文对机器学习进行简单的介绍，相进并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。文献链接：福田Room‐TemperatureAll‐Liquid‐MetalBatteriesBasedonFusibleAlloyswithRegulatedInterfacialChemistryandWetting（Adv.Mater.2020,DOI:10.1002/adma.202002577）团队介绍及工作汇总：福田余桂华，美国得克萨斯州大学奥斯汀分校材料系和机械工程系终身教授。
余桂华教授课题组的研究重点是新型功能化纳米材料的合理设计和合成，氢燃对其化学和物理性质的表征和探索，氢燃以及推广其在能源，环境和生命科学领域展现重要的技术应用。基于Ga–In合金的液态金属电池的每个循环的容量保留率为99.95%，料电稳态库伦效率约为100%。
池客车亮室温下基于Ga–Sn合金和Ga–In–Sn三元合金的液态金属电池有相似的电化学性能。相进上述成果以Room‐TemperatureAll‐Liquid‐MetalBatteriesBasedonFusibleAlloyswithRegulatedInterfacialChemistryandWetting为题发表于国际期刊AdvancedMaterials上。