2001-2008年在美国Nanosys高科技公司工作、电力是该公司的联合创始人之一，电力历任联合技术顾问、先进技术科学家、先进技术高级科学家、先进技术部经理和首席科学家。
供给革重利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。侧改图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，提质增它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。作者进一步扩展了其框架，电力以提取硫空位的扩散参数，电力并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，供给革重由于数据的数量和维度的增大，供给革重使得手动非原位分析存在局限性。
目前，侧改机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。因此，提质增2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
此外，电力Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
首先，供给革重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。由于很多电池元件热传导性差，侧改电池内外温度存在较大差异。
考虑到电池在充放电过程中本身就会产生焦耳热，提质增特别是在过充或快充等极端条件下，提质增Li枝晶会在石墨负极上生长并刺穿聚合物隔膜，上述密封材料和设计不可避免地导致散热不良。图3没有聚合物粘结剂的Li枝晶生长的原位实验（A）自组装LIBs的电压-时间曲线（负极面积为3cm2，电力充电电流为3mA）。
t1 =0s，供给革重过充电的初始时间。目前的BMS可以检测电池单元的外表面温度、侧改电压和充电状态（SOC），侧改从而保护电池不被过充电，并在电池外表面温度超过正常范围时发出报警信号，但SOC估计精度不够，在电池容量较大的环境下（如MW级BESS），错误率会增加。
