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图八、省实富锂层状氧化物过渡金属层锂嵌脱状况及其可逆性本部分对富锂层状氧化物过渡金属层锂离子嵌脱情况及其可逆性进行总结和讨论。现工（c）从mRIXS中提取的MnL-边缘iPFY。
【成果简介】近日，业互厦门大学杨勇教授、业互意大利米兰理工大学李颉教授（共同通讯作者）、德国Helmholtz-InstituteMünster的MartinWinter教授、劳伦斯伯克利国家实验室杨万里研究员以及美国强磁场国家实验室傅日强研究员等人回顾了富锂氧化物正极材料的发展历程，并以结构变化为核心，对富锂氧化物在充放电过程中的反应机理、电化学特征、面临的主要挑战和改性策略进行了综述。（d）在不同电荷状态下，标识富锂氧化物体相和表面EELS光谱的MnL3/L2比。由于阳离子无序材料结构表征难度较高，解析节点其衰减机制仍待进一步的研究。
【小结】总之，全覆全国对比商业化锂离子电池正极材料，富锂氧化物具有更高比容量和更低成本。（a）在不同的充/放电状态下，盖数记录Li2Ru0.5Sn0.5O3的O1sXPS和X-带EPR光谱。
辽宁联网量居（a）富锂氧化物产生O2的首个DEMS证据。
（f）在第一次循环中，省实Na0.67ZnxMn1-xO2（x=0、0.1、0.2）电极的原位XRD图谱具有（002）反射。现工（e）分层域结构的横截面的示意图。
图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，业互如金融、业互互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。Ceder教授指出，标识可以借鉴遗传科学的方法，标识就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
需要注意的是，解析节点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。全覆全国机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。