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1.人工智能方向：將人工智能和機器學習方法與先進的材料表征技術結合，實現計算譜學與實驗的深度融合，提升工況譜學表征方法的效率。
2.原位/工況表征方向：針對儲能材料與器件，發展原位，特別是工況表征技術，包括X射線譜學成像和XRD等相關技術、基于原子力顯微鏡的納米紅外光譜、質譜、超聲等，對電解水、燃料電池、鋰/鈉離子電池、液流電池、水系電池等(電)化學儲能器件開展安全和效率方面的研究。

二、任職資格

1.人工智能方向：
（1）具備獨立開展科研工作的能力，發表SCI一區文章一篇以上；
（2）熟悉X射線譜、分子振動光譜等譜學表征技術及相關應用，熟悉電解水、燃料電池、鋰/鈉離子電池或液流電池等(電)化學儲能器件的基本原理；
（3）熟悉人工智能算法，熟悉深度學習增強譜學、成像技術以及多模態數據特征挖掘等；
（4）具備良好的編程能力，掌握C++、Fortran、Python等至少一種編程語言。
2.原位/工況表征方向：
(1)具備獨立開展科研工作的能力發表SCI-區文章一篇以上;
(2)具有(電)化學儲能器件原位/工況表征研究經驗，精通1-2種表征技術及其應用。