双高斯过程筛出长循环电解液添加剂
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双高斯过程筛出长循环电解液添加剂
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AI 综述
研究团队利用两个高斯过程模型，分别判断实验能否测得结果及电解液性能好坏，并通过主动学习筛选出小剂量电解液添加剂；失败的实验也被用于训练可行性模型。实验室验证显示，该添加剂在电池高倍率循环50,000次后，容量仍保持90.3%。
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最新进展11月10日 22:01
双高斯过程模型选中电解液添加剂，高倍率循环 50,000 次后容量保持 90.3%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月10日
- AGI Hunt双高斯过程模型选中电解液添加剂，高倍率循环 50,000 次后容量保持 90.3%
一项电池研究以两个高斯过程模型分别预测实验可测性与电解液性能，通过主动学习搜索锁定小剂量添加剂。失败实验也用于训练可行性模型；实验室验证显示，该添加剂在高倍率循环 50,000 次后容量保持 90.3%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。