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斯通首个实验Fig.5AbinitiocalculationsoftheredoxmechanismofLi2Mn2/3Nb1/3O2F.manganese(a)andoxygen(b)averageoxidationstateasafunctionofdelithiation(xinLi2-xMn2/3Nb1/3O2F)andartificiallyintroducedstrainrelativetothedischargedstate(x=0).c,ChangeintheaverageoxidationstateofMnatomsthatarecoordinatedbythreeormorefluorineatomsandthosecoordinatedbytwoorfewerfluorineatoms.d,ChangeintheaverageoxidationstateofOatomswiththree,fourandfiveLinearestneighboursinthefullylithiatedstate(x=0).Thedataincanddwerecollectedfrommodelstructureswithoutstrainandarerepresentativeoftrendsseenatalllevelsofstrain.Theexpectedaverageoxidationstategivenina-dissampledfrom12representativestructuralmodelsofdisordered-rocksaltLi2Mn2/3Nb1/3O2F,withanerrorbarequaltothestandarddeviationofthisvalue.e,AschematicbandstructureofLi2Mn2/3Nb1/3O2F.小结目前锂离子电池及其他电池领域的研究依然是如火如荼。原位XRD技术是当前储能领域研究中重要的分析手段，部署它不仅可排除外界因素对电极材料产生的影响，部署提高数据的真实性和可靠性，还可对电极材料的电化学过程进行实时监测，在电化学反应的实时过程中针对其结构和组分发生的变化进行表征，从而可以有更明确的对体系的整体反应进行分析和处理，并揭示其本征反应机制。
密度泛函理论计算（DFT）利用DFT计算可以获得体系的能量变化，基于局从而用于计算材料从初态到末态所具有的能量的差值。TEMTEM全称为透射电子显微镜，的地铁即是把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，的地铁电子在与样品中的原子发生碰撞而改变方向，从而产生立体角散射。UV-vis是简便且常用的对无机物和有机物的有效表征手段，携手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。
近日,Ceder课题组在新型富锂材料正极的研究中（Nature2018,556,185-190）取得了重要成果，斯通首个实验如图五所示。如果您有需求，部署欢迎扫以下二维码提交您的需求，或直接联系微信客服（微信号：cailiaoren001）。
利用原位TEM等技术可以获得材料形貌和结构实时发生的变化，基于局如微观结构的转化或者化学组分的改变。
目前材料的形貌表征已经是绝大多数材料科学研究的必备支撑数据，的地铁一个新颖且引人入胜的形貌电镜图也是发表高水平论文的不二法门。当然，携手机器学习的学习过程并非如此简单。
虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，斯通首个实验但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，部署如金融、部署互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：基于局原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。目前，的地铁机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
