机器学习

寻找用于可持续和可再生清洁能源的高效双功能析氧/还原反应 (OER/ORR) 电催化剂至关重要。机器学习（ML）已被用于帮助研究高效双功能催化剂候选者的催化活性来源，其在催化剂研究…

在材料发现工作中，合成能力远远超过从中提取有意义数据的能力。为了弥补这一差距，需要机器学习方法来减少识别所需材料的搜索空间。 在此，美国西北大学Chad A. Mirkin等人提出…

作为卤化铅钙钛矿潜在替代者的有机-无机卤化锡钙钛矿家族（MASnX3，其中X = Cl、Br、I）由于其带隙可调性，可通过用溴化学取代碘来覆盖广泛的可见太阳光谱。尽管这些钙钛矿太阳…

基于物理的电化学模型可以深入了解电池内部状态，并在电池设计优化及汽车和航空航天应用中显示出巨大潜力。然而，电化学模型的复杂性使其难以准确获得参数值，此外，电化学参数的识别通常通过耗…

第一作者：Antonio Elia Forte 通讯作者：Antonio Elia Forte, Katia Bertoldi 第一通讯单位：哈佛大学 研究背景 可从平面变形为3D…

无铅双钙钛矿（A2BB′X6）被认为是单钙钛矿的稳定和绿色光电替代品，但可能表现出间接带隙和高有效质量，从而限制了它们的最大光伏效率。此外，常规的实验试错法和高通量计算无法快速识别…

1. 加州大学伯克利分校Science子刊: 监督学习预测蛋白质对碳纳米管的吸附 工程纳米粒子有利于生物技术应用，包括生物分子传感和递送。然而，在生物系统中测试纳米技术的兼容性和功…

设计用于高精度分离的单物种选择性膜需要对控制溶质传输的分子相互作用有基本的了解。各种离子特异性会影响离子传输，从而影响离子选择性。然而，每个特性对选择性运输的相对重要性仍然很大程度…

在时空覆盖范围内预测环境PM2.5浓度是提醒决策者注意污染事件的关键，尤其是在地面空气监测站有限的地区。现有方法要么依靠化学传输模型（CTM）来预测具有非平凡不确定性的PM2.5空…

Y6及其衍生物大大提高了有机光伏（OPV）的功率转换效率（PCE）。通过研究这些材料的化学结构和性能之间的关系，进一步开发高性能的Y6衍生物受体材料，将有助于加速OPV的发展。 在…