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Matteo Carli
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模拟发现固态电池界面新晶相
研究人员利用大规模、量子精度反应模拟，结合主动学习和深度等变神经网络，研究固态电池界面演化。这种避免了实验拟合可调参数的方法，揭示了固态电解质界面（SEI）中先前未报道的晶体无序相 Li$_2$S$_{0.72}$P$_{0.14}$Cl$_{0.14}$。模拟还阐明了界面处的锂蠕变机制，这对于理解枝晶形成至关重要。
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新的BMTI方法通过无分箱积分增强密度估计
研究人员引入了一种名为无分箱多维热力学积分（BMTI）的新方法来进行密度估计。该技术通过最大似然方法估计数据点之间的对数密度差并进行积分，其灵感来源于统计物理学。BMTI在内在数据流形内运行，无需显式坐标映射，并通过构建邻域图来避免分箱，与传统估计器相比，在高维数据集上表现出更优越的性能。