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密度泛函计算和实验研究均表明由在g-C3N4的三嗪环处形成的环形微电场可以显著降低Li的成核过电位，签订诱导Li的均匀成核，签订使得锂可以在三维集流体上均匀沉积。基于Li@g-C3N4@Ni负极的全电池明显优于没有g-C3N4包覆层的电池，合同活容显示出优异的稳定性。

此外，易讨易3D多孔骨架有利于吸收Li在反复的沉积/剥离过程中体积变化和稳定SEI层。薪更在初始阶段由于较大的成核过电位引起的不均匀成核直接导致在随后的生长阶段中不均匀的Li沉积。普法（d）1C时Li@g-C3N4@Nifoam|S电池和Li@Nifoam|S电池的循环稳定性对比图。

(g)Li@g-C3N4@Ni，签订Li@Nifoam以及Li@Cu对电池循环稳定性测试（1.0mAhcm−2，2.0mAcm−2）。合同活容（e）g-C3N4@Ni泡沫的SEM图像。

然而，易讨易Li+的不均匀沉积和Li金属负极在循环过程中大的体积变化致使在固体电解质层（SEI）表面形成许多裂缝，易讨易这进一步加速了Li的不均匀沉积，消耗更多的电解质并导致显著的安全问题和较低的库仑效率（ICE）。

此外，薪更由于高N含量诱发的大量均匀分布的环形微电场，从而形成大量的Li成核位点，这些原位形成的Li核进一步诱导后续Li的均匀沉积。基于此，普法本文对机器学习进行简单的介绍，普法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。

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