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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，碳产常用的形貌表征主要包括了SEM，碳产TEM，AFM等显微镜成像技术。限于水平，湖北和绿必有疏漏之处，欢迎大家补充。

近日，进价政王海良课题组利用XANES等先进表征技术研究富含缺陷的单晶超薄四氧化三钴纳米片及其电化学性能（Adv.EnergyMater.2018,8,1701694）,如图一所示。

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（4）人工智能：碳产在材料发现、设计筛选和工艺优化中使用人工智能将大大提高效率，并可能带来新的科学突破。湖北和绿相关研究成果以DevisingMaterialsManufacturingTowardLab-to-FabTranslationofFlexibleElectronics为题发表在Adv.Mater.上。