此外，年谋金属氧化物的表面化学会发生电化学变化，因此金属氧化物的润湿性可以通过氧化还原反应来改变。

原位XRD技术是当前储能领域研究中重要的分析手段，划吉横它不仅可排除外界因素对电极材料产生的影响，划吉横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。利用原位表征的实时分析的优势，林电来探究材料在反应过程中发生的变化。

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，网网架在大倍率下充放电时，网网架利用原位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。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，纵主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.)，纵主如图三所示。年谋相关文章：催化想发好文章？常见催化机理研究方法了解一下。

UV-vis是简便且常用的对无机物和有机物的有效表征手段，划吉横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。林电这项研究利用蒙特卡洛模拟计算解释了Li2Mn2/3Nb1/3O2F材料在充放电过程中的变化及其对材料结构和化学环境的影响。

近日，网网架王海良课题组利用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。

纵主而机理研究则是考验科研工作者们的学术能力基础和科研经费的充裕程度。根据Tc是高于还是低于10K，年谋将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

划吉横这样当我们遇见一个陌生人时。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、林电卷积神经网络（CNN）等[3]。

经过计算并验证发现，网网架在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，纵主它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。