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另一方面，世界可以确定组成并评估晶体结构对电化学性能的影响。在合成材料之前即可准确地预测很多基态性质，最大准备并且如果能够很好地整合实验信息用于计算模型，可以极大地提高计算方法的可靠性和准确性。

嵌入现象的一种简化看法是假设锂离子完全被氧化，液氢将电子提供给主体化合物的带结构中位完全占据的能级上。为了设计新材料，工厂通常的出发点是分析给定结构类型的成分改性所带来的影响，与实验不同，这些可以通过计算快速完成。密度泛函理论（DFT）是一种涉及量子力学多体问题的方法，开始其中相互作用的电子系统被映射到一种具有相同总密度的有效非相互作用的系统中。

建造2.2集团展开式第一性原理计算是一种获得准确基态能量的强大工具。尽管LIB提供了比其他电池技术更高的能量密度和更长的循环寿命，年产但为了满足日益增长的能源和电力需求，迫切需要对用于LIB的新型材料进行革新。

此外，世界从蒙特卡洛模拟所获得的自由能通常只包含构型熵，系统内所包括的其他熵机理（包括振动、电子和磁性）则需要显著的计算成本。

最大准备（3）转化反应中的传输性能和相变机理目前在实验或计算上都还不太清楚。首先，液氢构建深度神经网络模型（图3-11），液氢识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

首先，工厂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。对错误的判断进行纠正，开始我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

实验过程中，建造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。为了解决上述出现的问题，年产结合目前人工智能的发展潮流，年产科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。