总结人们已通过各种方法对负极材料进行纳米化、探访特殊形貌控制以及材料复合等方面的改性研究，探访缩短了锂离子的脱嵌路径，增大了材料与电解液的有效接触面积，抑制了材料相互之间的团聚，增强了材料的导电性。
中国工程院战略咨询中心氢能特聘专家，中国中国内燃机学会燃料电池分会副主任委员，中国电器工业协会燃料电池分会副理事长。版沙并获得了能够脱离实验精准预测最大功率密度乃至整个极化曲线的数据驱动模型。
三种先进的启发式优化算法：漠硅名片遗传算法(GA)，漠硅名片粒子群算法(PSA)，以及差分进化(DE)算法，将图4b描述的最佳ANN预测模型作为优化函数并进行搜索以获得最大值对应的实验输入参数组合。作为执笔人完成了包括山东，计算界新广东，江苏等多个省市氢能规划和战略研究报告。最后感谢课题组中协助构建数据库的同学，成通与成熟的计算机视觉或自然语言处理不同，成通目前机器学习与自然科学的交叉领域，可用的数据集非常有限，因此数据集的获得很大程度上需要人工收集、清洗、标注。
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