小编根据常见的材料表征分析分为四个大类，微语材料结构组分表征，材料形貌表征，材料物理化学表征和理论计算分析

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，录精灵魂如微观结构的转化或者化学组分的改变。限于水平，微语必有疏漏之处，欢迎大家补充。

录精灵魂通过各项表征证实了蒽醌分子中酮基官能团与多硫化物通过强化学吸附作用形成路易斯酸是提升锂硫电池循环稳定性的关键。TEMTEM全称为透射电子显微镜，微语即是把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，微语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。最近，录精灵魂晏成林课题组（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，录精灵魂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。

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，微语从而证明了其中氧缺陷的存在及其相对含量。录精灵魂该项研究也为高性能富锰正极拓宽了其在电池领域的新的应用。

密度泛函理论计算（DFT）利用DFT计算可以获得体系的能量变化，微语从而用于计算材料从初态到末态所具有的能量的差值。

Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，录精灵魂深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，录精灵魂如图三所示。另外7个模型为回归模型，微语预测绝缘体材料的带隙能（EBG），微语体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，录精灵魂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，微语以提取硫空位的扩散参数，微语并分析了与由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，录精灵魂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。那么在保证模型质量的前提下，微语建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，微语目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。