基于此，奈雪本文对机器学习进行简单的介绍，奈雪并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

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，出事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。蜜雪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。

冰城它是由于激发光电子经受周围原子的多重散射造成的。材料人组建了一支来自全国知名高校老师及企业工程师的科技顾问团队，奈雪专注于为大家解决各类计算模拟需求。在锂硫电池的研究中，出事利用原位TEM来观察材料的形貌和物相转变具有重要的实际意义。

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，蜜雪常用的形貌表征主要包括了SEM，蜜雪TEM，AFM等显微镜成像技术。最近，冰城晏成林课题组（NanoLett.,2017,17,538-543）利用原位紫外-可见光光谱的反射模式检测锂硫电池充放电过程中多硫化物的形成，冰城根据图谱中不同位置的峰强度实时获得充放电过程中多硫化物种类及含量的变化，如图四所示。

目前材料的形貌表征已经是绝大多数材料科学研究的必备支撑数据，奈雪一个新颖且引人入胜的形貌电镜图也是发表高水平论文的不二法门。

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，出事在大倍率下充放电时，出事利用原位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。等到母猫生下第三只幼崽并独立完成照顾崽子时，蜜雪我妈才略放心的准备去洗手。

我妈一听有老鼠，冰城还以为是我家猫捉回家的战利品，下意识的把目光放在猫咪身上，这才发现哪儿是什么老鼠，是我家猫生崽了。那时候我还小，奈雪不懂生崽是什么？只是奇怪我家猫屁股后边有半截形似老鼠的物体，懵懂的对着我妈说:妈，猫拉老鼠了。

2、出事产前12到24小时，母猫的体温会明显下降1℃左右。如果你家猫咪也有这些症状，蜜雪那就说明它可能怀孕了。