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摘要：材料表征是我们对锂离子电池电极及其性能限制的理解至关重要的。基于实验室的特征技术的进步已经对电极的结构 - 功能关系产生了强有力的见解，但仍有很远的时间。进一步的改进部分依赖于对材料中复杂的物理异质性的更深入了解。但是，表征技术的实际局限性抑制了我们直接组合数据的能力。例如，某些表征技术具有破坏性，因此阻止了对同一区域的其他分析。幸运的是，人工智能（AI）通过利用从一系列技术收集的数据来实现代表，3D，多模式数据集的巨大潜力。从这个角度来看，我们概述了基于实验室的表征技术的最新进展。然后，我们讨论AI方法如何结合和增强这些技术，从而导致对电极的理解大大加速。
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