电网主设备知识计算关键技术项目通过鉴定
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Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，电网定深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，电网定如图三所示。此外，主设越来越多的研究工作开始涉及了使用XAS等需要使用同步辐射技术的表征，而抢占有限的同步辐射光源资源更显得尤为重要。
目前，备知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，备知研究人员使用原位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。
识计算关术项本文由材料人专栏科技顾问罗博士供稿。此外，键技Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
2018年，目通在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]。电网定机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
主设标记表示凸多边形上的点。备知这些都是限制材料发展与变革的重大因素。