诺奖得主，Nature Energy重磅研究！机器学习加速发现耐热聚硫酯用于静电能量存储

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材料研究进展 —— 聚焦材料科学研究前沿，洞察材料研究最新进展。100多万材料领域硕博教师们订阅的微信大号。点击标题下蓝字“材料研究进展”关注，我们将为您提供有价值、最前沿的材料研究进展资讯。 强烈推荐！自然科学基金申报书‍（工材口）范文合集 1 研究背景 随着现代电气化技术的快速发展，对高性能电介质聚合物的需求日益增长，特别是在高温环境下。耐热电介质聚合物对于电容器等能量存储设备至关重要，因为它们需要在高温下保持稳定的电绝缘性能和机械强度。然而，传统的基于直觉的聚合物设计方法往往导致发现循环缓慢，限制了技术突破。在这种情况下，热稳定性和电绝缘性之间的平衡变得异常具有挑战性，因为这些性质往往是相反相关的。为了克服这些挑战，研究人员开始探索将机器学习（ML）技术与实验验证相结 ………………………………