人工智能已经在“预测”谁会犯罪了，这是件好事么？
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而目前的研究论文也越来越多地集中在纳米材料的研究上，犯好事并使用球差TEM等超高分辨率的电镜来表征纳米级尺寸的材料，犯好事通过高分辨率的电镜辅以EDX,EELS等元素分析的插件来分析测试，以此获得清晰的图像和数据并做分析处理。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，人工常用的形貌表征主要包括了SEM，人工TEM，AFM等显微镜成像技术。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，智能预罪如微观结构的转化或者化学组分的改变。
已经此外通过EAXFS证明了富含缺陷的四氧化三钴中的Co具有更低的配位数。目前，犯好事陈忠伟课题组在对锂硫电池的研究中取得了突破性的进展，犯好事研究人员使用原位XRD技术对小分子蒽醌化合物作为锂硫电池正极的充放电过程进行表征并解释了其反应机理（NATURECOMMUN.,2018,9,705），如图二所示
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