然而,年电实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长,使传统的分析方法变得困难。首先,大新构建深度神经网络模型(图3-11),大新识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷,利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验,闻图但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
作者进一步扩展了其框架,北极以提取硫空位的扩散参数,北极并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率,从而深入了解点缺陷动力学和反应(图3-13)。目前,星电机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
力网力行(e)分层域结构的横截面的示意图。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、年电无监督学习、半监督学习以及强化学习。大新Fig.5AbinitiocalculationsoftheredoxmechanismofLi2Mn2/3Nb1/3O2F.manganese(a)andoxygen(b)averageoxidationstateasafunctionofdelithiation(xinLi2-xMn2/3Nb1/3O2F)andartificiallyintroducedstrainrelativetothedischargedstate(x=0).c,ChangeintheaverageoxidationstateofMnatomsthatarecoordinatedbythreeormorefluorineatomsandthosecoordinatedbytwoorfewerfluorineatoms.d,ChangeintheaverageoxidationstateofOatomswiththree,fourandfiveLinearestneighboursinthefullylithiatedstate(x=0).Thedataincanddwerecollectedfrommodelstructureswithoutstrainandarerepresentativeoftrendsseenatalllevelsofstrain.Theexpectedaverageoxidationstategivenina-dissampledfrom12representativestructuralmodelsofdisordered-rocksaltLi2Mn2/3Nb1/3O2F,withanerrorbarequaltothestandarddeviationofthisvalue.e,AschematicbandstructureofLi2Mn2/3Nb1/3O2F.小结目前锂离子电池及其他电池领域的研究依然是如火如荼。
材料结构组分表征目前在储能材料的常用结构组分表征中涉及到了XRD,NMR,XAS等先进的表征技术,闻图此外目前的研究也越来越多的从非原位的表征向原位的表征进行过渡。利用同步辐射技术来表征材料的缺陷,北极化学环境用于机理的研究已成为目前的研究热点。
星电此外机理研究还需要先进的仪器设备甚至是原位表征设备来对材料的反应进行研究。TEMTEM全称为透射电子显微镜,力网力行即是把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上,力网力行电子在与样品中的原子发生碰撞而改变方向,从而产生立体角散射。