深度（D）具有优化粒径分布及给定体积分数的PTFE和TiO2纳米颗粒的散射系数以及实验测量得到的超织物及其子结构的太阳辐射波段反射率曲线。

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，｜虚从而用于计算材料从初态到末态所具有的能量的差值。此外，拟电结合各种研究手段，与多学科领域相结合、相互佐证给出完美的实验证据来证明自己的观点更显得尤为重要。

因此，解电原位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。研究者发现当材料中引入硒掺杂时，深度锂硫电池在放电的过程中长链多硫化物的生成量明显减少，深度从而有效地抑制了多硫化物的穿梭效应，提高了库伦效率和容量保持率，为锂硫电池的机理研究及其实用化开辟了新的途径。利用原位表征的实时分析的优势，｜虚来探究材料在反应过程中发生的变化。

目前，拟电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，拟电研究人员使用原位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。TEMTEM全称为透射电子显微镜，解电即是把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，解电电子在与样品中的原子发生碰撞而改变方向，从而产生立体角散射。

最近，深度晏成林课题组（NanoLett.,2017,17,538-543）利用原位紫外-可见光光谱的反射模式检测锂硫电池充放电过程中多硫化物的形成，深度根据图谱中不同位置的峰强度实时获得充放电过程中多硫化物种类及含量的变化，如图四所示。

通过不同的体系或者计算，｜虚可以得到能量值如吸附能，活化能等等。【背景介绍】深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，拟电其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。

（g-i）用PMO-Mach治疗后，解电EGFP转基因小鼠中的EGFP合成：股四头肌、膈肌和心脏中的剂量反应EGFP蛋白水平。深度（e）比较文中设计的肽的归一化活性（Mach）与模块化文库中的肽和使用相同测定测试的已知CPPs的活性。

（c）比较保持测试集和新马赫序列的预测和实验活动值，｜虚展示机器学习模型的性能。作者将高通量实验与定向进化启发的深度学习方法相结合，拟电其中自然和非自然残基的分子结构表示为拓扑指纹。