人工智能已经在“预测”谁会犯罪了，这是件好事么？

在参加的众多比赛中，人工张阔印象最深刻的是2017年蹦床世锦赛，这是张阔的高光时刻

近日，智能预罪王海良课题组利用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。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，已经常用的形貌表征主要包括了SEM，已经TEM，AFM等显微镜成像技术。

研究者发现当材料中引入硒掺杂时，犯好事锂硫电池在放电的过程中长链多硫化物的生成量明显减少，犯好事从而有效地抑制了多硫化物的穿梭效应，提高了库伦效率和容量保持率，为锂硫电池的机理研究及其实用化开辟了新的途径。目前材料研究及表征手段可谓是五花八门，人工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。利用原位表征的实时分析的优势，智能预罪来探究材料在反应过程中发生的变化。

在锂硫电池的研究中，已经利用原位TEM来观察材料的形貌和物相转变具有重要的实际意义。犯好事Fig.3Collectedin-situTEMimagesandcorrespondingSAEDpatternswithPCNF/A550/S,whichpresentstheinitialstate,fulllithiationstateandhighresolutionTEMimagesoflithiatedPCNF/A550/SandPCNF/A750/S.材料物理化学表征UV-visUV-visspectroscopy全称为紫外-可见光吸收光谱。

XANES X射线吸收近边结构（XANES）又称近边X射线吸收精细结构（NEXAFS），人工是吸收光谱的一种类型。

密度泛函理论计算（DFT）利用DFT计算可以获得体系的能量变化，智能预罪从而用于计算材料从初态到末态所具有的能量的差值。这些条件的存在帮助降低了表面能，已经使材料具有良好的稳定性。

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