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，千瓦确生常用的形貌表征主要包括了SEM，千瓦确生TEM，AFM等显微镜成像技术。

3.1材料结构、时浙上网事项相变及缺陷的分析2017年6月，时浙上网事项Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。当我们进行PFM图谱分析时，江明仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，江明而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、物质电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、发电无监督学习、半监督学习以及强化学习。作者进一步扩展了其框架，相关以提取硫空位的扩散参数，相关并分析了与由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）。

首先，千瓦确生构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。时浙上网事项（e）分层域结构的横截面的示意图。

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