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根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、利数无监督学习、半监督学习以及强化学习。02成果掠影北京大学深圳研究生院潘锋教授团队历时4年，驱动联合10家国内外高校、驱动科研机构、电池企业，采用离子-电子双束扫描电子显微镜系统（FIB-SEM），可视化了不同循环状态下的硅基颗粒及其表面SEI膜的三维形貌，终于系统性地揭示了氧化亚硅颗粒表面SEI膜生长、演化的过程，并归纳其对电池失效的影响，填补了这一重要科学问题的研究空白。
伴随着电池长期的充/放电循环，服务风电反复膨胀/收缩的活性颗粒会带动着SEI像肺部一样呼吸。该研究以题为RevealingtheagingprocessofsolidelectrolyteinterphaseonSiOxanode于近日发表在知名期刊NatureCommunications上，端到端北京大学深圳研究生院潘锋教授、端到端杨卢奕副研究员为本文通讯作者，北京大学深圳研究生院博士后（现任中山大学助理教授）钱果裕和博士生李轶伟为本文第一作者。
基于该失效机理，构建团队提出通过限域结构减少SEI的膨胀的策略，构建文章展示了一种加盖石墨保护层方法，避免了电解液与硅基颗粒表面的过分接触，并施加纵向的机械应力限制了SEI的自由生长。图3SEI的生长过程示意图为了方便读者理解，重能字化转型智慧我们以生活中常见的物品打比方，来解释SEI生长这一复杂的过程。
