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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，上海如图五所示。利用原位表征的实时分析的优势，电力来探究材料在反应过程中发生的变化。

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在X射线吸收谱中，协议阈值之上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)。目前，库存陈忠伟课题组在对锂硫电池的研究中取得了突破性的进展，库存研究人员使用原位XRD技术对小分子蒽醌化合物作为锂硫电池正极的充放电过程进行表征并解释了其反应机理（NATURECOMMUN.,2018,9,705），如图二所示。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：上海原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。需要注意的是，电力机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，年第由于原位探针的出现，年第使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。根据Tc是高于还是低于10K，配网将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。