Exploring new battery knowledge by advanced characterizing technologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Exploration of science and technologies represents human's thirst for new knowledge and new life. Presently, we are in a stage of transferring the use of fossil fuels to renewable energy, which urgently calls for new energy materials and techniques beyond the boundary of human knowledge. On the way of scrutinizing these materials and surmounting the bottleneck of their performances, characterizing technologies are of critical importance in enabling the revealing of materials regarding their structural and chemical information, eventually establishing the correlations between microstructures and properties at the multiscale levels. Regrettably, traditional characterizations are hard to simultaneously probe electrochemistry with these chemical and physical structural evolutions, especially under operando conditions, or offer high-resolution images of materials sensitive to electron-beam irradiation. To this end, various advanced characterizing and diagnosing technologies recently developed, such as transmission X-ray microscopy and cryo-transmission electron microscopy, have demonstrated their benefits in understanding the energy storage behaviors of high-performance energy materials (such as layered transition oxide cathode and Li metal anode). Benefited from new knowledge, the progress of high-capacity electroactive materials is significantly accelerated. Here, we timely review the breakthroughs in emerging techniques and discuss how they guide the design of future battery materials to achieve the ultimate carbon neutrality.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle