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材料结构组分表征目前在储能材料的常用结构组分表征中涉及到了XRD,NMR,XAS等先进的表征技术,读物打工此外目前的研究也越来越多的从非原位的表征向原位的表征进行过渡。
近日,亲戚王海良课题组利用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。此外,省房目前材料表征技术手段越来越多,对应的图形数据以及维度也越来越复杂,依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
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为了解决这个问题,亲戚2019年2月,Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿,省房材料人编辑部Alisa编辑。
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