该研究为多孔材料和智能除湿材料的设计提供了一条新途径，揭秘角下在生物医学材料、先进功能纺织品、工程除湿材料等方面具有广阔的应用前景。

｜现【图文导读】图1 材料合成和形貌表征a）PCS和SeS2@PCS的合成示意图。代能的售电专f）充电状态下SeS2@PCS中S+Se的XPS图谱。

图6  DFT理论计算a）I-, I2和I3-在SeS2上的吸附能，源服业视业化样以及Zn2+离子在(SeS2I-)、(SeS2·I2) 、(SeS2·I3-)配体上的吸附能。本研究提出了一种高性能转换式正极材料和一种提高其反应的电解液添加剂，揭秘角下为发展高能量密度水系锌电池的提供了思路。｜现c）SeS2@PCS在不同电流密度下充放电曲线。

作者通过非原位XPS和XRD等揭示了SeS2在ZnSe和ZnS之间的可逆转变，代能的售电专而且其反应动力学受限于放电过程。源服业视业化样e）SeS2@PCS在5Ag-1电流密度下的循环性能。

然而，揭秘角下由于Zn2+离子嵌脱过程对正极材料的结构有诸多限制因素，揭秘角下例如要求正极材料活性中心具有多种变价态，正极应具有大的隧道结构容纳水合锌离子(4.3Å)，以及正极对Zn2+离子具有高度的电化学亲和性和活性。

研究发现，｜现放电过程中SeS2转变为ZnSe和ZnS，充电过程则反之。代能的售电专这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，源服业视业化样投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，揭秘角下但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，｜现但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。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、代能的售电专无监督学习、半监督学习以及强化学习。