首先,口人构建深度神经网络模型(图3-11),口人识别在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。
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该研究工作利用了XANES等技术分析了富含缺陷的四氧化三钴的化学环境,工研从而证明了其中氧缺陷的存在及其相对含量。在锂硫电池的研究中,院国业创利用原位TEM来观察材料的形貌和物相转变具有重要的实际意义。创河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。
北成本文由材料人专栏科技顾问罗博士供稿。近日,立国王海良课题组利用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。
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