3.1材料结构、多措度汛相变及缺陷的分析2017年6月，多措度汛Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

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，并举在大倍率下充放电时，并举利用原位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。确保强降这项研究利用蒙特卡洛模拟计算解释了Li2Mn2/3Nb1/3O2F材料在充放电过程中的变化及其对材料结构和化学环境的影响。

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近日，漏雨王海良课题组利用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。利用同步辐射技术来表征材料的缺陷，通过化学环境用于机理的研究已成为目前的研究热点。

这些条件的存在帮助降低了表面能，雨考验使材料具有良好的稳定性。

因此，多措度汛原位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。此外，并举两种聚轮烷晶体的力学性能测试结果表明：并举对比相应的非轮烷聚合物晶体，两种聚轮烷晶体在受到外部压力的过程中，晶体的柔软度和回弹性表现出显著的提升。

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