《电力人工智能训练数据集归集标准》征求意见稿

据介绍，电力三星电子MicroLED中使用的LED元器件尺寸小于50μm，仅为一般100型高分辨率B2B产品中LED器件的10%。

人工这项研究利用蒙特卡洛模拟计算解释了Li2Mn2/3Nb1/3O2F材料在充放电过程中的变化及其对材料结构和化学环境的影响。原位XRD技术是当前储能领域研究中重要的分析手段，智能准征它不仅可排除外界因素对电极材料产生的影响，智能准征提高数据的真实性和可靠性，还可对电极材料的电化学过程进行实时监测，在电化学反应的实时过程中针对其结构和组分发生的变化进行表征，从而可以有更明确的对体系的整体反应进行分析和处理，并揭示其本征反应机制。

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，训练常用的形貌表征主要包括了SEM，训练TEM，AFM等显微镜成像技术。目前，数据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，数据研究人员使用原位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。近日，集归集标见稿王海良课题组利用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。

求意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。限于水平，电力必有疏漏之处，欢迎大家补充。

通过不同的体系或者计算，人工可以得到能量值如吸附能，活化能等等。

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