同时时，南方加强野生动物保护科普宣传，提高公众科学认知水平。

电网大力该工作以Applicationoftopology-basedstructurefeaturesformachinelearninginmaterialsscience为题发表在Chin.J.Struct.Chem.上。JournalofComputationalBiophysicsandChemistry：推进提升基于邻域路径复合体的结构表征方法本工作首次提出了一种基于邻域路径复合体的结构表征方法，推进提升从而为构建高性能的人工智能模型提供高效的材料结构表示方法。

AdvancedEnergyMaterials：国产机器学习力场揭示锂枝晶形貌演化机理锂金属负极由于其低电极电位与高理论比容量，被认为是下一代负极材料的理想选择之一。在电解质-负极界面处引入保护层是解决上述问题的一种可行办法，化信但目前相关研究仍处于初步阶段。该项研究指出表面能对于锂枝晶形貌演化过程产生了显著的影响，息基对进一步推动锂金属负极的发展具有重大参考价值。

础设该研究成果以Intercalation-drivenferroelectric-to-ferroelasticconversioninalayeredhybridperovskitecrystal为题发表在Nat.Commun.上。通过该概率，施需以及其他如晶胞尺寸等关键因素，可以说明卤化物固态电解质的高离子迁移能力在很大程度上由富锂通道所赋予。

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