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研究团队采用创新方法,首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络,使之学习吸收线的所有特征;为提高探测灵敏度,研究团队有意增加了低信噪比样本的训练,使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%,探测完备性也显著提升约30%,达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间,并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。
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正常情况下,锂离子应该均匀地嵌入到负极材料的晶格中。低温状态下,电池内部的化学反应速率会变慢,锂离子的迁移速度也会降低。但当充电电流过大、温度过低,锂离子的沉积速度会大于其嵌入速度,就会在负极表面优先形成金属锂的结晶,这些结晶会不断生长并相互连接,最终形成树枝状的锂枝晶。这些锂枝晶会导致电池内部的电阻增大,使电池的充放电效率降低,电池容量逐渐衰减,电池的循环寿命缩短。
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