2018年，选择在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

Fig.2In-situXRDanalysisoftheinteractionsduringcycling.（a）XRDintensityheatmapfrom4oto8.5oofa2.4mgcm–2cellsfirstcycledischargeat54mAg–1andchargeat187.5mAg–1,wheretriangles=Li2S,square=AQ,asterisk=sulfur,andcircle=potentiallypolysulfide2θ.(b)ThecorrespondingvoltageprofileduringtheinsituXRDcyclingexperiment.材料形貌表征在材料科学的研究领域中，自动常用的形貌表征主要包括了SEM，自动TEM，AFM等显微镜成像技术。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，炒菜在大倍率下充放电时，炒菜利用原位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。

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TEMTEM全称为透射电子显微镜，选择即是把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，选择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。目前材料研究及表征手段可谓是五花八门，自动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。

炒菜本文由材料人专栏科技顾问罗博士供稿。

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