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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,有限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.),有限如图三所示。此外,开两越来越多的研究工作开始涉及了使用XAS等需要使用同步辐射技术的表征,而抢占有限的同步辐射光源资源更显得尤为重要。
目前,点方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,点方研究人员使用原位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。
新成本文由材料人专栏科技顾问罗博士供稿。此外,立的露Butler等人在综述[1]中提到,量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误,那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
2018年,国网公司0工在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。综合作重机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
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