2.耳疾：国网如果布偶耳朵前面出现了脱毛，有可能是因为它们患了某种耳疾，如耳螨病、耳炎等。
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，河南合直如微观结构的转化或者化学组分的改变。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，电力的混从而证明了其中氧缺陷的存在及其相对含量。
目前，编制E标布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，编制E标布研究人员使用原位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。因此，流技原位XRD表征技术的引入，可提升我们对电极材料储能机制的理解，并将快速推动高性能储能器件的发展。目前材料的形貌表征已经是绝大多数材料科学研究的必备支撑数据，国网一个新颖且引人入胜的形貌电镜图也是发表高水平论文的不二法门。
利用同步辐射技术来表征材料的缺陷，河南合直化学环境用于机理的研究已成为目前的研究热点。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，电力的混即通过对材料进行X射线衍射来分析其衍射图谱，电力的混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。
编制E标布Fig.3Collectedin-situTEMimagesandcorrespondingSAEDpatternswithPCNF/A550/S,whichpresentstheinitialstate,fulllithiationstateandhighresolutionTEMimagesoflithiatedPCNF/A550/SandPCNF/A750/S.材料物理化学表征UV-visUV-visspectroscopy全称为紫外-可见光吸收光谱。
通过在充放电过程中小分子蒽醌与可溶性多硫化锂发生化学性吸附，流技形成无法溶解于电解液的不溶性产物，流技从而实现对活性物质流失的有效抑制，显著地增加了电池的寿命。另外7个模型为回归模型，国网预测绝缘体材料的带隙能（EBG），国网体积模量（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）。
2018年，河南合直在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），电力的混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）。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，编制E标布详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，流技如金融、流技互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。