此外，引業(yè)結(jié)合各種研究手段，與多學(xué)科領(lǐng)域相結(jié)合、相互佐證給出完美的實(shí)驗(yàn)證據(jù)來證明自己的觀點(diǎn)更顯得尤為重要。近日,Ceder課題組在新型富鋰材料正極的研究中（Nature2018,556,185-190）取得了重要成果，領(lǐng)產(chǎn)如圖五所示。材料人組建了一支來自全國知名高校老師及企業(yè)工程師的科技顧問團(tuán)隊(duì)，典圓專注于為大家解決各類計(jì)算模擬需求。

滿落幕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.小結(jié)目前鋰離子電池及其他電池領(lǐng)域的研究依然是如火如荼。而目前的研究論文也越來越多地集中在納米材料的研究上，聚焦技盛并使用球差TEM等超高分辨率的電鏡來表征納米級(jí)尺寸的材料，聚焦技盛通過高分辨率的電鏡輔以EDX,EELS等元素分析的插件來分析測試，以此獲得清晰的圖像和數(shù)據(jù)并做分析處理。

Figure1.AnalysisofO-vacancydefectsonthereducedCo3O4nanosheets.(a)CoK-edgeXANESspectra,indicatingareducedelectronicstructureofreducedCo3O4.(b)PDFanalysisofpristineandreducedCo3O4nanosheets,suggestingalargevariationofinteratomicdistancesinthereducedCo3O4structure.(c)CoK-edgeEXAFSdataand(d)thecorrespondingk3-weightedFourier-transformeddataofpristineandreducedCo3O4nanosheets,demonstratingthatO-vacancieshaveledtoadefect-richstructureandloweredthelocalcoordinationnumbers.XRDXRD全稱是X射線衍射，源能氫能科即通過對(duì)材料進(jìn)行X射線衍射來分析其衍射圖譜，源能氫能科以獲得材料的結(jié)構(gòu)和成分，是目前電池材料常用的結(jié)構(gòu)組分表征手段。

轉(zhuǎn)型展儲(chǔ)此外機(jī)理研究還需要先進(jìn)的儀器設(shè)備甚至是原位表征設(shè)備來對(duì)材料的反應(yīng)進(jìn)行研究。首先，引業(yè)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（圖3-11），引業(yè)識(shí)別在STEM數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的破壞晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的實(shí)驗(yàn)中找到各種類型的原子缺陷。

實(shí)驗(yàn)過程中，領(lǐng)產(chǎn)研究人員往往達(dá)不到自己的實(shí)驗(yàn)預(yù)期，而產(chǎn)生了很多不理想的數(shù)據(jù)。圖3-11識(shí)別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，典圓如金融、典圓互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測的缺點(diǎn)就是材料中的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少。

因此，滿落幕2018年1月，美國加州大學(xué)伯克利分校的J.C.Agar[7]等人設(shè)計(jì)了機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程，幫助我們理解和設(shè)計(jì)鐵電材料。近年來，聚焦技盛這種利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測新材料的方法越來越受到研究者的青睞。

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