2018年，月份在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]。

Fig.2In-situXRDanalysisoftheinteractionsduringcycling.（a）XRDintensityheatmapfrom4oto8.5oofa2.4mgcm–2cellsfirstcycledischargeat54mAg–1andchargeat187.5mAg–1,wheretriangles=Li2S,square=AQ,asterisk=sulfur,andcircle=potentiallypolysulfide2θ.(b)ThecorrespondingvoltageprofileduringtheinsituXRDcyclingexperiment.材料形貌表征在材料科学的研究领域中，山东市场常用的形貌表征主要包括了SEM，山东市场TEM，AFM等显微镜成像技术。该工作使用多孔碳纳米纤维硫复合材料作为锂硫电池的正极，绿电绿证在大倍率下充放电时，绿电绿证利用原位TEM观察材料的形貌变化和硫的体积膨胀，提供了新的方法去研究硫的电化学性能并将其与体积膨胀效应联系在了一起。

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交易本文由材料人专栏科技顾问罗博士供稿。

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