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作者
Kwangnam Kim,Donald J. Siegel
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability
[The Royal Society of Chemistry]
日期:2022-01-01
卷期号:10 (28): 15169-15182
被引量:12
摘要
Machine learning is used to identify and assess the relative importance of features that control ion mobility in anti-perovskite solid electrolytes. Lattice properties such as hopping distance and channel width have the largest impact.
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