冷知识：微信聊天时带上这个符号，这句话就会被隐藏（01.07）

图四、冷知催化性能评估（a）商用IrO2，NiCo2O4以及Ir-NiCo2O4NSs在0.5MH2SO4的LSV曲线。

Figure1.AnalysisofO-vacancydefectsonthereducedCo3O4nanosheets.(a)CoK-edgeXANESspectra,indicatingareducedelectronicstructureofreducedCo3O4.(b)PDFanalysisofpristineandreducedCo3O4nanosheets,suggestingalargevariationofinteratomicdistancesinthereducedCo3O4structure.(c)CoK-edgeEXAFSdataand(d)thecorrespondingk3-weightedFourier-transformeddataofpristineandreducedCo3O4nanosheets,demonstratingthatO-vacancieshaveledtoadefect-richstructureandloweredthelocalcoordinationnumbers.XRDXRD全称是X射线衍射，识微即通过对材料进行X射线衍射来分析其衍射图谱，识微以获得材料的结构和成分，是目前电池材料常用的结构组分表征手段。散射角的大小与样品的密度、信聊厚度相关，因此可以形成明暗不同的影像，影像将在放大、聚焦后在成像器件上显示出来。

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，带上从而用于计算材料从初态到末态所具有的能量的差值。目前材料研究及表征手段可谓是五花八门，符号在此小编仅仅总结了部分常见的锂电等储能材料的机理研究方法。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，句话常用的形貌表征主要包括了SEM，句话TEM，AFM等显微镜成像技术。

被隐此外机理研究还需要先进的仪器设备甚至是原位表征设备来对材料的反应进行研究。近日,Ceder课题组在新型富锂材料正极的研究中（Nature2018,556,185-190）取得了重要成果，冷知如图五所示。

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信聊Fig.5AbinitiocalculationsoftheredoxmechanismofLi2Mn2/3Nb1/3O2F.manganese(a)andoxygen(b)averageoxidationstateasafunctionofdelithiation(xinLi2-xMn2/3Nb1/3O2F)andartificiallyintroducedstrainrelativetothedischargedstate(x=0).c,ChangeintheaverageoxidationstateofMnatomsthatarecoordinatedbythreeormorefluorineatomsandthosecoordinatedbytwoorfewerfluorineatoms.d,ChangeintheaverageoxidationstateofOatomswiththree,fourandfiveLinearestneighboursinthefullylithiatedstate(x=0).Thedataincanddwerecollectedfrommodelstructureswithoutstrainandarerepresentativeoftrendsseenatalllevelsofstrain.Theexpectedaverageoxidationstategivenina-dissampledfrom12representativestructuralmodelsofdisordered-rocksaltLi2Mn2/3Nb1/3O2F,withanerrorbarequaltothestandarddeviationofthisvalue.e,AschematicbandstructureofLi2Mn2/3Nb1/3O2F.小结目前锂离子电池及其他电池领域的研究依然是如火如荼。此外，带上目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），符号所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。在数据库中，句话根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

再者，被隐随着计算机的发展，被隐许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。冷知我们便能马上辨别他的性别。