因此，母亲迫切需要探索高性能的电极材料，以促进更大的碱金属离子的移动和存储，改善电池性能，并达到商业化所需的标准。
中读（d）可拉伸ZIBs的编辑示意图。目前，岁时身份书常见的柔性ZIBs正极一般通过在柔性导电基底上涂覆或沉积活性材料制备，相应的负极为商业化Zn箔。
然而，偷窃目前大多数柔性ZIBs仍采用常规组分且被组装成传统的三明治叠层结构。去高（f）由八个ZIB单元编辑的可拉伸器件的点灯照片。母亲（b）超薄一体化ZIBs在弯曲状态下的FE模型。
（b-g）超薄一体化、中读叠层、厚一体化结构ZIBs的电化学性能。此外，岁时身份书叠层ZIBs的复杂结构限制了它们与其他柔性电子设备的进一步集成。
与传统的叠层组装相比，偷窃一体化设计可以将一个储能装置的所有组件集成为一个具有连续和无缝界面连接的一体化结构，偷窃不仅可以简化器件结构，还可以有效避免复杂形变下相邻组分层之间的相对位移或分离，确保连续有效的荷载和离子传递能力，从而具有良好的结构和电化学稳定性。
近日，去高南开大学牛志强教授（通讯作者）提出了一种可控集成策略，通过将多层涂布与辊压装配工艺相结合，实现一种柔性超薄一体化ZIBs规模化制备。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，母亲详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
中读图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），岁时身份书所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
偷窃这一理念受到了广泛的关注。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，去高材料人编辑部Alisa编辑。
