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城市该项研究也为高性能富锰正极拓宽了其在电池领域的新的应用。目前材料研究及表征手段可谓是五花八门，视频在此小编仅仅总结了部分常见的锂电等储能材料的机理研究方法。

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，监控解决并使用球差TEM等超高分辨率的电镜来表征纳米级尺寸的材料，监控解决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。网络通过各项表征证实了蒽醌分子中酮基官能团与多硫化物通过强化学吸附作用形成路易斯酸是提升锂硫电池循环稳定性的关键。近年来国际知名期刊上发表的锂电类文章要不就是能做出突破性的性能，多图要不就是能把机理研究的十分透彻。

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，平安即通过对材料进行X射线衍射来分析其衍射图谱，平安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。最近，城市晏成林课题组（NanoLett.,2017,17,538-543）利用原位紫外-可见光光谱的反射模式检测锂硫电池充放电过程中多硫化物的形成，城市根据图谱中不同位置的峰强度实时获得充放电过程中多硫化物种类及含量的变化，如图四所示。

近日，视频王海良课题组利用XANES等先进表征技术研究富含缺陷的单晶超薄四氧化三钴纳米片及其电化学性能（Adv.EnergyMater.2018,8,1701694）,如图一所示。

Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，监控解决深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，监控解决如图三所示。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，网络由于数据的数量和维度的增大，网络使得手动非原位分析存在局限性。

因此，多图2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。首先，平安利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，平安降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

然而，城市实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。基于此，视频本文对机器学习进行简单的介绍，视频并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。