将棉签沾上婴儿油，助力智以不滴下油滴为宜。
目前，电网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，电网研究人员使用原位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。这些条件的存在帮助降低了表面能，化升使材料具有良好的稳定性。
助力智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。电网该项研究也为高性能富锰正极拓宽了其在电池领域的新的应用。在X射线吸收谱中，化升阈值之上60eV以内的低能区的谱出现强的吸收特性,称之为近边吸收结构(XANES)。
该工作使用多孔碳纳米纤维硫复合材料作为锂硫电池的正极，助力智在大倍率下充放电时，助力智利用原位TEM观察材料的形貌变化和硫的体积膨胀，提供了新的方法去研究硫的电化学性能并将其与体积膨胀效应联系在了一起。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，电网如微观结构的转化或者化学组分的改变。
吸收光谱可以利用吸收峰的特性进行定性的分析和简单的物质结构分析，化升此外还可以用于物质吸收的定量分析。
Figure4(a–f)inoperandoUV-visspectradetectedduringthefirstdischargeofaLi–Sbattery(a)thebatteryunitwithasealedglasswindowforinoperandoUV-visset-up.(b)Photographsofsixdifferentcatholytesolutions;(c)thecollecteddischargevoltageswereusedfortheinsituUV-vismode;(d)thecorrespondingUV-visspectrafirst-orderderivativecurvesofdifferentstoichiometriccompounds;thecorrespondingUV-visspectrafirst-orderderivativecurvesof(e)rGO/Sand(f)GSH/SelectrodesatC/3,respectively.理论计算分析随着能源材料的大力发展，助力智计算材料科学如密度泛函理论计算，助力智分子动力学模拟等领域的计算运用也得到了大幅度的提升，如今已经成为原子尺度上材料计算模拟的重要基础和核心技术，为新材料的研发提供扎实的理论分析基础。首先，电网构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
属于步骤三：化升模型建立然而，化升刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。目前，助力智机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
最后我们拥有了识别性别的能力，电网并能准确的判断对方性别。就是针对于某一特定问题，化升建立合适的数据库，化升将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
