物联网技术的加入、谷歌供电室内空气质量监控与移动终端的连接，正逐步实现着室内环境质量的智能化。
目前，数据CDI不仅被定义为EDL电容式海水淡化技术，还包括各种基于电极充放电循环中离子储存/释放的电化学去离子技术。四、中心【数据概览】图1Web-of-Science在过去20年使用关键词电容去离子化或电吸附的出版物和引用记录(截至2023年2月)。
(b和c)MOF衍生物示意图，系统其中(b)为制备热解碳和热解含金属碳的MOF热解方法，(c)为使用导电剂制备MOF基杂化物的无热解方法。然而，剖析高生产成本可能是大规模MOF衍生物应用的主要挑战。为了开发这些新材料，谷歌供电人们开发了不同的电池结构以获得更好的CDI性能，谷歌供电从而衍生出了膜CDI、流动-电极CDI、混合型CDI、倒置CDI、摇椅式CDI、双离子电化学去离子、甚至氧化还原流电化学去离子等CDI变体。
这一时期可以被认为是第二代CDI技术的时代，数据即CDI-x。一、中心【导读】 几十年来，水的可持续性一直是全世界最关注的话题之一。
系统其中一些材料具有与EDL电容原理非常不同的离子捕获机制。
此外，剖析为了满足工业应用的目标，MOF衍生物的CDI循环和SACs预计分别至少为5000次和450mgg-1。谷歌供电这一理念受到了广泛的关注。
随后开发了回归模型来预测铜基、数据铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，数据同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。近年来，中心这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
当我们进行PFM图谱分析时，系统仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，系统而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。以上，剖析便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。