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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、提升卷积神经网络（CNN）等[3]。在数据库中，远光流根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。
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此外，提升越来越多的研究工作开始涉及了使用XAS等需要使用同步辐射技术的表征，而抢占有限的同步辐射光源资源更显得尤为重要。因此，远光流原位XRD表征技术的引入，可提升我们对电极材料储能机制的理解，并将快速推动高性能储能器件的发展。
