氢燃该研究成果以题为Bacteriaresponsivepolyoxometalatesnanocluster strategytoregulatebiofilmmicroenvironmentsfor enhancedsynergeticantibiofilmactivityandwound healing发表在国际著名期刊Theranostics上。

本章就富锂氧化物研究过程中占据重要地位的多种表征技术，料电包括谱学、电子显微学和固体核磁等的应用及其发展前景进行了总结和讨论。图十三、池乘DLROs中电化学性能的衰减机理本节对阳离子无序富锂氧化物的衰减机制进行了总结。

（a）原始状态和50次循环后，用车缘何遇冷Li1.2Mn0.61Ni0.18Mg0.01O2的HAADF-STEM图像和化学图。为了进一步提高电动汽车的续航能力，氢燃需要开发具有更高能量密度的可再充电锂离子电池（LBs）。料电（c）Li1.08Mn1.92O4粉末样品的7Li静态固体核磁和魔角旋转固体核磁图谱对比。

从正极的角度出发，池乘可以提高正极材料的工作电压和充放电比容量。（c）具有不同粒径的LMROs的原位XRD图谱，用车缘何遇冷表明致密化层的程度与粒径有关。

虽然目前尚无可靠的手段通过化学组成预测富锂氧化物材料结构，氢燃理论计算具有此类潜力。

图二十一、料电LROs的基本反应机理和电化学性能的图解此图总结了富锂氧化物的反应机制。那么在保证模型质量的前提下，池乘建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，池乘目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

用车缘何遇冷（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。然后，氢燃为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

然而，料电实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。为了解决这个问题，池乘2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。