并利用交叉验证的方法，氢能趋势解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
跟LiCoO2不同，技术尖晶石型的材料是一种半导体。跟传统的电池相比，发展锂离子电池具有高能量密度的优点，主要是由于高能量密度电极材料的发明。
因此，氢能趋势这些元素也被单独或者作为掺杂元素被大量的研究。随后，技术在70年代，脱嵌机理被应用于Li+与TiS2反应中，完美的解释了锂的储存机理。基于这个基本的思路，发展他们分别在：发展1980年发明了层状氧化物LiCoO2,1983年发明了尖晶石型的LiMn2O4,1997年聚阴离子材料LiFePO4. [1]LiCoO2是一种O3型结构的材料，其中Li和Co有序的排列在(111)面上。
开发更高工作电压的聚阴离子正极材料也是未来的发展反向之一，氢能趋势包括是使用钒元素和掺杂氟元素等，都是重要的发展方向。技术[2]LiMn2O4是一种磁铁矿石结构的尖晶石的正极材料。
然而，发展从90年代开始，锂离子电池开始被快速和广泛的应用在各个方面。
氢能趋势但是它具有较好的结构稳定性和3D锂迁移通道。实验过程中，技术研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
首先，发展构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，氢能趋势来研究超导体的临界温度。
Ceder教授指出，技术可以借鉴遗传科学的方法，技术就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。发展这就是最后的结果分析过程。
