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通过静电纺丝技术获得的高表面积CDF基电极(2282m2 g−1)，月易综CNF电极的多孔结构有利于柔软但机械耐用的离子凝胶膜的轻松渗透，月易综从而使多孔纳米纤维和凝胶电解质界面之间的亲密接触成为可能。然而，电力有限的能量密度仍然是制约其实际应用的严重瓶颈。

中长所获得的结果可能为提高EDLCs的能量密度提供新的途径。CAG的加入显着增加了碳纤维织物的表面积，期交千瓦因此使电化学性能提高了约100倍。因此，广东CFs是一种很有前途的先进EESDs材料。

然而，月易综Na的枝晶生长和循环中的大体积变化严重阻碍了其实际应用。控制纤维的形成过程对适用于不同应用的高级EESD，电力高效低成本大规模生产CFs至关重要。

中长提高CF电极的比电容是高性能超级电容器的关键问题。

文献链接：期交千瓦DOI:10.1021/acsnano.6b04522客载CFs为阴极由于CFs在普通电解质的电位窗内容量较低，因此很少被研究作为本质上是可充电电池的活性阴极材料。需要注意的是，广东机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

然后，月易综采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。近年来，电力这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

就是针对于某一特定问题，中长建立合适的数据库，中长将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。期交千瓦这一理念受到了广泛的关注。