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在X射线吸收谱中，亲戚阈值之上60eV以内的低能区的谱出现强的吸收特性,称之为近边吸收结构(XANES)。在锂硫电池的研究中，省房利用原位TEM来观察材料的形貌和物相转变具有重要的实际意义。

这些条件的存在帮助降低了表面能，租要住使材料具有良好的稳定性。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，读物打工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。亲戚此外机理研究还需要先进的仪器设备甚至是原位表征设备来对材料的反应进行研究。

目前材料研究及表征手段可谓是五花八门，省房在此小编仅仅总结了部分常见的锂电等储能材料的机理研究方法。UV-vis是简便且常用的对无机物和有机物的有效表征手段，租要住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。

读物打工该项研究也为高性能富锰正极拓宽了其在电池领域的新的应用。

因此，亲戚原位XRD表征技术的引入，可提升我们对电极材料储能机制的理解，并将快速推动高性能储能器件的发展。并利用交叉验证的方法，省房解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

租要住这些都是限制材料发展与变革的重大因素。此外，读物打工作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，读物打工结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

亲戚这就是最后的结果分析过程。因此，省房2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。