首先，嘲笑构建深度神经网络模型（图3-11），嘲笑识别在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。

最近，樊胜晏成林课题组（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，樊胜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，美的心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。

利用原位TEM等技术可以获得材料形貌和结构实时发生的变化，嘲笑如微观结构的转化或者化学组分的改变。因此，樊胜原位XRD表征技术的引入，可提升我们对电极材料储能机制的理解，并将快速推动高性能储能器件的发展。通过不同的体系或者计算，美的心可以得到能量值如吸附能，活化能等等。

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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，美的心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。

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，嘲笑在大倍率下充放电时，嘲笑利用原位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。它还可以帮助宠物主人定期检查宠物猫咪的健康状况，樊胜以及及时采取有效的措施，从而有效地预防宠物猫咪的疾病。

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