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今日Nature:终极奥义!晶体结构预测的关键!
晶体材料使基本技术成为可能,它们的性质是由它们的结构决定的。因此,晶体结构预测,可以在新功能材料的设计中发挥核心作用。研究人员已经开发出有效的启发式方法来识别势能面上的结构极小值。…
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“折纸”折出一篇Nature,顺便再上个封面!
折纸机制,以其独特的能力和优势,在可重构宏观系统的构建中得到了广泛的应用。 然而,尽管基于DNA自组装的各种动态结构已经被开发出来,但由于缺乏合适的设计原则,它几乎没有被用于分子水…
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向全军/乔梁/吕康乐,最新Nature子刊!
成果简介 由于缺乏合适的表征技术,理解电荷转移动力学和载流子分离途径是一项具有挑战性的工作。基于此,电子科技大学向全军教授、乔梁教授和中南民族大学吕康乐教授(共同通讯作者)等人选择…
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崔屹教授,今日重磅Nature Energy!
成果简介 电解液工程对于提高电池性能至关重要,尤其是锂金属电池。通过增强电极界面的电化学稳定性,锂金属电池循环稳定性大大提高,但同时实现高离子电导率仍然具有挑战性。 在此,美国斯坦…
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这篇AM成果,被Nature子刊亮点报道!
来源|武汉理工大学、学之策 近日,武汉理工大学材料示范学院(微电子学院)尤雅教授团队,在国际顶级材料期刊《Advanced Materials》上发表了题为“Entropy-Dri…
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深圳大学综述:硝酸根还原——国“钛”民“氨”!
引言 氨(NH3)是现代化工产业中的核心原料,也是国民经济的重要支柱,因此氨的生产至关重要。 在“碳中和”和“碳达峰”的国家战略和时代背景下,氨不仅能够作为储能载体和清洁燃料,还被…
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Edward H. Sargent院士npj.Comput.Mater.: AI+计算+实验!开发可解释的材料设计模型
研究背景 面向材料性质预测的机器学习模型以很小的计算成本来得到与密度泛函理论近似的计算结果,这加速了新材料发现的进程。为了弥合理论和实验之间的差距,机器学习的预测结果需要以可解释的…
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中科大高敏锐:最新Science子刊!
成果简介 要实现质子交换膜(PEM)水电解槽的大规模部署,必须摆脱对铂族金属(PGM)催化剂的大量使用。理想情况下,阴极可以使用碳负载非铂催化剂,但它们在腐蚀性酸性条件下往往缺乏活…
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再刷新记录!JMCA副主编卢怡君最新Nature子刊!电解液浓度做到23 M
成果简介 在更可持续的电池化学中,水系锌电池正重新受到关注。为了加速这项技术的实际应用,一个有效的策略是使用高盐浓度电解质,以解决关键的技术障碍,尤其是在应对析氢反应和负极一侧的枝…
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向全军/乔梁/吕康乐:最新Nature子刊!
成果简介 由于缺乏合适的表征技术,理解电荷转移动力学和载流子分离途径是一项具有挑战性的工作。基于此,电子科技大学向全军教授、乔梁教授和中南民族大学吕康乐教授(共同通讯作者)等人选择…