自2009年发明以来，电堆度比的对钙钛矿太阳能电池（PSCs）的功率转换效率（PCE）在很短的时间内迅速攀升，电堆度比的对这主要归功于高质量薄膜的沉积和钙钛矿材料的重大进展。
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而目前的研究论文也越来越多地集中在纳米材料的研究上，率密流氓并使用球差TEM等超高分辨率的电镜来表征纳米级尺寸的材料，率密流氓通过高分辨率的电镜辅以EDX,EELS等元素分析的插件来分析测试，以此获得清晰的图像和数据并做分析处理。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，拼何从而证明了其中氧缺陷的存在及其相对含量。近年来国际知名期刊上发表的锂电类文章要不就是能做出突破性的性能，时耍要不就是能把机理研究的十分透彻。
材料结构组分表征目前在储能材料的常用结构组分表征中涉及到了XRD,NMR,XAS等先进的表征技术，缺乏此外目前的研究也越来越多的从非原位的表征向原位的表征进行过渡。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，标准比即通过对材料进行X射线衍射来分析其衍射图谱，标准比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。
Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征，电堆度比的对深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.)，电堆度比的对如图三所示。
它不仅反映吸收原子周围环境中原子几何配置，功率而且反映凝聚态物质费米能级附近低能位的电子态的结构，功率因此成为研究材料的化学环境及其缺陷的有用工具。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、和功辅助多维材料表征、和功获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
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3.1材料结构、时耍相变及缺陷的分析2017年6月，时耍Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。缺乏（e）分层域结构的横截面的示意图。
