目前，江西进全局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，江西进全局研究人员使用原位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。

实践出真知，省制数字施方省算每一个服务体系的形成与完善，都离不开实践。在当今的社会，造业人们对精神享受的需求正在变得越来越普遍，这也使得油漆行业的竞争模式从价格竞争到功能竞争再到服务竞争。

在消费升级的背景下，化转服务发展成为发展制胜的关键因素之一，如何主动做好服务，是油漆企业需要不断完善的课题。在这样的竞争模式下，型实油漆企业要不断加强服务体系的建设，以提高企业的市场竞争力。将服务立体化、案推流程化，既可以为消费者营造愉快体贴的消费氛围，又能为企业树立良好的形象和口碑，而且还能促进消费，提升市场份额。

油漆企业需主动做好服务拉近与消费者之间距离(图片来源于网络)提升服务水平助力油漆企业打开市场如今的油漆市场同质化严重，力网络布消费者在选购时往往更加看重企业所提供的服务，力网络布或者说，服务本身也是可消费的产品，只不过是附加在油漆产品之上。对于服务体系的建设，江西进全局油漆企业必须坚持，万不可三天打鱼、两天晒网，争取在发展的过程中，建立一个全面的服务体系。

油漆企业拉近与消费者距离需注重服务拉近与消费者的距离应该是油漆企业建立完善的服务体系的第一步，省制数字施方省算但企业要想成功，就不能止于第一步。

实际上，造业油漆企业只有将服务体系真正运用到实际操作中，造业才能真实检验服务的质量与效果，才能在实践中更好的发现问题、解决问题，才能为消费者提供顾客是上帝的真实享受，最终赢得消费者的肯定与支持。然而，化转实验产生的数据量、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。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，型实如金融、型实互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。实验过程中，案推研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

最后，力网络布将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。近年来，江西进全局这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。