计算
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ACS Omega:基于机器学习的NiCoFe氧化物催化剂析氧活性预测
研究背景 催化剂在可再生能源储存和转换设备的析氧电化学过程中发挥着关键作用。由于析氧反应(OER)反应动力学缓慢,因此OER在实现聚合物电解质膜(PEM)电解和水分离中有一定的影响…
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PNAS | 吉林大学王洪波教授在单质钛中发现反常金属态
PNAS | 吉林大学王洪波教授 在单质钛中发现反常金属态 Evidence for an emergent anomalous metallic state in compres…
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【高通量+DFT】J. Phys. Chem. Lett. | 离子导体中的量子极化铁电
英文原题:Unconventional Ferroelectricity with Quantized Polarizations in Ionic Conductors: H…
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西安工业大学陈卫星教授和金洗郎教授课题组:具有多重信息防伪性能的多色聚集诱导荧光碳点的研究
背景介绍 在过去的十年中,碳点(CDs)由于其制备简单、光学性能优异、生物相容性好、成本低等突出优点,在成像、传感、发光器件等方面被广泛研究。与有机荧光分子类似,大多数CDs在固态…
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电镜拍不到——AI“脑补照”!
在透射电镜断层成像技术中,由于电子对材料的穿透十分有限,材料在高角度的投影数据通常无法获取。而这些缺失的投影数据会在最终的三维成像结果中引发楔形失真。 Fig. 1 Schemat…
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石墨烯研究新发现 有望应用于光电芯片
记者14日获悉,来自中国科学院物理研究所、国家纳米科学中心等单位的科研人员,通过研究三层石墨烯的菱形堆垛结构发现,在菱形堆垛三层石墨烯中,电子和红外声子之间具有强相互作用,这有望应…
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JPCL快讯 | 基于集合变量的增强采样算法:从人类学习到机器学习
英文原题:Collective Variable-Based Enhanced Sampling: From Human Learning to Machine Learning …
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小数据分子性质的外推预测:量子力学辅助机器学习
材料科学极大地受益于机器学习和深度学习技术的进步。这些技术彻底改变了对分子性质的预测,促使传统计算方法得以改变。机器学习/深度学习技术作为数据驱动材料科学领域中不可或缺的工具,其性…
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衬底台阶/截止层对薄膜物性的影响:SrRuO₃“死层”现象新视角
复杂氧化物异质结构因其丰富的物理现象而收到极大的关注,如铁磁性、铁电性、界面二维电子气、拓扑自旋纹理、应变诱导的超导性等。然而,在氧化物异质结的设计中存在一个局限:当厚度减小到一定…
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重磅JACS:深度解析无机固态电解质离子跳跃机制!
背景介绍 具有高离子电导率的固态电解质对于燃料电池、电催化剂和固态电池等绿色能源转换和存储技术的发展至关重要。SSE是一种复杂的材料,具有不同的成分、结构、热行为和离子迁移率;不幸…