需要注意的是，第电池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。

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，届太常用的形貌表征主要包括了SEM，届太TEM，AFM等显微镜成像技术。因此能深入的研究材料中的反应机理，封装结合使用高难度的实验工作并使用原位表征等有力的技术手段来实时监测反应过程，封装同时加大力度做基础研究并全面解释反应机理是发表高水平文章的主要途径。

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