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在锂硫电池的研究中，构详功利用原位TEM来观察材料的形貌和物相转变具有重要的实际意义。目前，图设国内的同步辐射光源装置主要有北京同步辐射装置，图设（BSRF，第一代光源），中国科学技术大学的合肥同步辐射装置（NSRL，第二代光源）和上海光源（SSRF，第三代光源），对国内的诸多材料科学的研究起到了巨大的作用。
散射角的大小与样品的密度、面世厚度相关，因此可以形成明暗不同的影像，影像将在放大、聚焦后在成像器件上显示出来。结计新它是由于激发光电子经受周围原子的多重散射造成的。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，构详功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.)，构详功如图三所示。
图设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，面世并使用球差TEM等超高分辨率的电镜来表征纳米级尺寸的材料，面世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。
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2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，面世然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，结计新来研究超导体的临界温度。
3.1材料结构、构详功相变及缺陷的分析2017年6月，构详功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。此外，图设随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
