Beyond Lithium‐Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Rechargeable lithium-ion batteries (LIBs), commercially pioneered by SONY 33 years ago, have emerged as the preferred power source for portable electric devices, electric vehicles (EVs), and LIBs-based grid storage systems.This preference is attributed to their exceptional characteristics, including high electromotive force, lightweight design, and impressive energy density.LIBs are now even being explored for potential use in electric flight applications.Over several decades, significant progress has been made in developing mature electrode materials and cell architectures, such as olivine LiFePO 4 , layered oxides, Li-rich Mnbased materials, and graphite anodes.Generally, there remains an urgent need to continuously reduce costs, enhance safety measures, and increase energy density associated with LIBs.This demand is particularly crucial in the EVs market, where lower costs and greater energy density are required to extend the travel distance.Thus far, Li(Ni,Mn,Co)O 2 (NMC) and Li(Ni,Mn,Co)O 2 (NCA) compounds have been extensively studied and identified as promising cathode materials.However, the major challenges for large-scale applications are safety concerns arising from structural and thermal instability at high states-of-charge and the availability of metal resources.Another potential high-energy cathode, the Li-rich Mn-based cath-
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,013 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».