目前，创新出陈忠伟课题组在对锂硫电池的研究中取得了突破性的进展，创新出研究人员使用原位XRD技术对小分子蒽醌化合物作为锂硫电池正极的充放电过程进行表征并解释了其反应机理（NATURECOMMUN.,2018,9,705），如图二所示。
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尖机Fig.3Collectedin-situTEMimagesandcorrespondingSAEDpatternswithPCNF/A550/S,whichpresentstheinitialstate,fulllithiationstateandhighresolutionTEMimagesoflithiatedPCNF/A550/SandPCNF/A750/S.材料物理化学表征UV-visUV-visspectroscopy全称为紫外-可见光吸收光谱。而目前的研究论文也越来越多地集中在纳米材料的研究上，些手并使用球差TEM等超高分辨率的电镜来表征纳米级尺寸的材料，些手通过高分辨率的电镜辅以EDX,EELS等元素分析的插件来分析测试，以此获得清晰的图像和数据并做分析处理。怪圈它是由于激发光电子经受周围原子的多重散射造成的。
Figure1.AnalysisofO-vacancydefectsonthereducedCo3O4nanosheets.(a)CoK-edgeXANESspectra,indicatingareducedelectronicstructureofreducedCo3O4.(b)PDFanalysisofpristineandreducedCo3O4nanosheets,suggestingalargevariationofinteratomicdistancesinthereducedCo3O4structure.(c)CoK-edgeEXAFSdataand(d)thecorrespondingk3-weightedFourier-transformeddataofpristineandreducedCo3O4nanosheets,demonstratingthatO-vacancieshaveledtoadefect-richstructureandloweredthelocalcoordinationnumbers.XRDXRD全称是X射线衍射，创新出即通过对材料进行X射线衍射来分析其衍射图谱，创新出以获得材料的结构和成分，是目前电池材料常用的结构组分表征手段。钻进众此外还可用分子动力学模拟及蒙特卡洛模拟材料的动力学行为及结构特征。
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因此，怪圈复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。为了解决这个问题，创新出2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
最后，钻进众将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。3.1材料结构、牛角难走相变及缺陷的分析2017年6月，牛角难走Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
