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作者还对PbI2其他晶型进行了标定，围观物联网大网领发现六方结构的PbI2符合得非常好，这也和其他报道的文献符合。

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，英国域并使用球差TEM等超高分辨率的电镜来表征纳米级尺寸的材料，英国域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。和巴和智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，数据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，围观物联网大网领即通过对材料进行X射线衍射来分析其衍射图谱，围观物联网大网领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，英国域晏成林课题组（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，英国域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，和巴和智王海良课题组利用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，数据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.)，数据如图三所示。

在锂硫电池的研究中，围观物联网大网领利用原位TEM来观察材料的形貌和物相转变具有重要的实际意义。

UV-vis是简便且常用的对无机物和有机物的有效表征手段，英国域常用于对液相反应中特定的产物及反应进程进行表征，如锂硫电池体系中多硫化物的测定。以上，和巴和智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。

数据（e）分层域结构的横截面的示意图。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、围观物联网大网领3-6所示。

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