2013年深企100强出炉：华为第二 中兴第五

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2.AdvancedEnergyMaterials基于作者消歧的材料知识图谱构建与应用——再论LiFePO4的发现与应用过程将科学文献中的文本信息转化为结构化的知识，企1强出并结合知识关联、企1强出融合、推理等方法，构建出知识图谱，可以帮助研究者准确而高效地获取领域内信息。之前我们梳理了北大潘锋课题组2021年在电池、炉华界面结构电化学方面的研究成果，炉华今天为大家介绍基于材料大数据和AI发现材料基因与预测新材料的成果。

为第本文由潘锋教授团队供稿。计算发现该体系具有较大的带隙、兴第低迁移势垒(0.30-0.40eV和良好的电化学稳定性窗口[0.01-3.20V]。年深该研究以ConstructionandApplicationofMaterialsKnowledgeGraphBasedonAuthorDisambiguation:RevisitingtheEvolutionofLiFePO4为题发表在AdvancedEnergyMaterials上

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Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，为第深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，为第如图三所示。兴第此外还可用分子动力学模拟及蒙特卡洛模拟材料的动力学行为及结构特征。