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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），首艘所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。2018年，号湖北在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、宜昌电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。（m-o）CC-Zn-CMFs和Zn-CMFs拉曼光学，全国氢船氢舟TGA曲线和N2吸脱附曲线。

但是，首艘由于对Li+离子的吸收能力差，常见的3D基底几乎无法调节接近电极/电解质界面的Li+离子浓度，从而导致有限的循环寿命和倍率性能。号湖北（f-i）CC-Zn-CMFs电极在锂剥离过程中相应的FESEM图像。

受益于这些综合优势，抵达基于CC-Zn-CMFs的锂金属负极在半电池和全电池中均表现出优异的电化学性能。另外一种办法是通过SEI调节修饰锂负极界面，宜昌从而改善锂的沉积行为。