随着新能源领域对锂资源需求的持续增长，开发高效的锂提取技术变得及其重要。然而，由于其高能耗和可能引发的二次污染问题，传统的锂提取和回收技术具有实际应用和发展的局限性。电容去离子(CDI)技术作为一种新兴的锂提取技术，在效率、成本效益和能源消耗方面展现出巨大的潜力。本综述从文献计量入手，剖析了CDI提锂的关键研究主题，进而全面总结了在CDI提锂技术中电极材料的最新进展，并探讨了使用这些材料构建的各种CDI系统类型。本研究详细阐明了CDI系统中用于锂资源回收的主要电极材料——水系锂离子电极材料(包括LiFePO₄、LiMn₂O₄、LiNi_1/3Co_1/3Mn_1/3O₂等)及其修饰材料(包括碳纳米管、石墨烯、MOF等)。此外，本文讨论了通过不同的电容去离子(CDI)系统提高锂提取效率，并评估了各种先进电极材料在这些系统中的性能。文末强调了机器学习在CDI提锂领域的应用潜力，并期望本研究将为未来开发基于CDI的高效锂提取系统提供坚实的理论基础和实践指导。

基于硫化物的全固态锂离子电池因其高能量密度和固有安全性而被视为下一代储能技术。然而，其对外部堆叠压力的高度依赖带来了显著挑战，限制了能量效率、结构灵活性及实际应用。本文重点探讨实现低压力操作的关键问题，并系统总结应对这些限制的策略，包括正负极改性、界面工程、电解质优化及操作参数调控。对于高镍层状正极，通过精确控制颗粒尺寸、组成梯度掺杂、孔结构设计以及界面涂层可缓解压力引起的机械降解。优化颗粒尺寸分布和电极-电解质界面化学有助于提升离子传输速率和界面稳定性，而兼具机械柔性与黏附性的先进高分子粘结剂可增强复合电极的机械韧性。在系统层面，通过温度调控、电化学窗口优化及等静压力控制等策略，可进一步增强材料层优化的效果。最后，本文提出跨尺度设计框架，将材料内在工程、动态界面稳定及系统级控制整合，以实现低压或常压下的稳定电池性能，推动全固态锂离子电池从实验研究向实际应用的转化。

金属掺杂是水系锌离子电池二氧化锰(MnO₂)正极的重要改性策略，其中参数的选择直接影响电化学性能。然而，掺杂元素类型、浓度以及合成条件与电化学性能之间的复杂相互关系，使得优化MnO₂正极以获得优异电化学性能仍然具有挑战性。为了高效研究金属掺杂MnO₂的性能，我们提出了一种基于文献数据的机器学习模型。在特征工程和模型选择后，我们发现极限梯度提升模型(XGB)在测试集上R²达到了0.921的高预测精度。在此之后，特征重要性分析进一步指导了一系列实验的设计，这些实验与密度泛函理论计算一致地验证了模型的准确性和可靠性。在从多个角度验证可行性后，我们进一步构建了基于该模型的在线性能预测平台，为后续研究人员提供了一个便捷的工具，帮助他们获得指导和启发。我们相信，这项工作为金属掺杂MnO₂在能源存储领域的研究提供了新的视角和框架。