跟着顶刊学测试｜英国牛津大学Angew：一种全新的成像技术揭示全固态电池Na枝晶的生长过程
采用陶瓷电解质和碱金属阳极的全固态电池（ASSB）可以实现储能和安全性的阶跃变化。与传统有机电解液相比，使用固态电解质有...
碳和氮化硼纳米管凭什么能得引文桂冠奖？
伦敦时间2020年9月23日，2020年度“引文桂冠奖”发布，因在碳和氮化硼纳米管的制造和新奇应用领域的贡献，美国斯坦福大学戴宏杰...
跟着顶刊学测试｜揉圆捏扁的金纳米颗粒，随你喜欢
金纳米颗粒的应用非常广泛，其独特的尺寸和形貌性质使得它们的身影遍布电子器件，传感器，催化剂和生物学应用。金纳米颗粒的...
无需空调，也可冬暖夏凉！关于智能窗户材料的分类与发展
智能窗户（Smart Windows）是一种由玻璃或等基材和调光材料所组成的调光功能器件。在一定条件（电场、光等）下，这种器件可以...
跟着顶刊学测试｜南科大Adv. Mater：原位透射电镜揭示液态锂金属负极的成核过程
移动电子、物联网和电动汽车的快速发展，对高能量密度的可充电电池提出了更高的要求，而这依赖于更好的电极、电解质和界面。...
顶刊发文看黑磷材料在能源、器件等领域的最新研究进展
引言 黑磷是近年来发展迅速的一类材料，其具有独特的层状各向异性结构、可调的直接带隙以及超高的电荷迁移率等特点，在能源...
香港大学Advanced Materials：利用有机半导体单分子层单晶实现超低接触电阻
香港大学机械工程系陈国樑教授团队，最近在降低有机场效应晶体管接触电阻（Rc）方面的研究工作取得了突破性进展。该工作发现...
卢天健、韩宾教授团队《Int. Mater. Rev.》综述：约束效应增强陶瓷材料力学及抗弹性能
引言 陶瓷材料具有的独特力、电和热性能，使其在工程结构与电子装备中展现出广泛的应用价值。其中，具有低密度、高压缩强度...
北理工陈南Nat. Commun.: 全碳拓扑结构的纳米阵列SERS基底
【研究背景】 表面增强拉曼光谱（SERS）是振动光谱的强大工具，因为它通过激发金属基板上的局部表面等离振子共振（LSPR）...
Applied Physics Review综述：离子束技术在可再生能源(光)电催化中的应用
研究背景 为了实现人类的可持续发展，开发环境友好，可再生并且廉价易得的欧洲杯线上买球 转化与存储方式具有重大的意义。以水分解制...
Angew. Chem. Int. Ed.：两种化学独立“把手”增强PbSe价带收敛和提高热电性能
人类对化石能源的使用中，大部分的能量以废热的形式被排放。随着化石燃料资源的减少，不但面临能源危机，而且造成了大量温室...
你还不会利用EBSD定性或定量的分析位错密度？请详读这篇文章
“怎样在EBSD测试中定性后者定量分析材料的位错密度？”这确实是国内广大研友经常提问的问题。诚然，利用KAM，GOS图分析材料内...
室温超导最新研究成果总览，不断突破，未来可期！
北京时间10月14号晚，首个室温超导体问世，一篇刊登在《Nature》封面上的文章引起了广大研究者的关注，轰动了整个物理界！百...
耶鲁大学Pfefferle & Batista团队：三氧化二铁对催化甲烷氧化反应及过程中间体和反应机理的研究
第一作者：贺玉莲, 郭法城 通讯作者：阳科，Lisa D. Pfefferle, Victor S. Batista 通讯单位：耶鲁大学 论文DOI：https:...
中国学者相继从Nature、Science撤稿之后：撤稿助力学术界演化的一种方式？
中国学者继Nature后再遭Science撤稿，10月9号东南大学、中国地质大学（武汉）团队宣布撤稿撤回7月10日在Science上发表的一篇...
南京工业大学黄维院士团队Research：基于一步协同生长钙钛矿的高效太阳能电池
【成果简介】 近日，南京工业大学黄维院士团队报道了使用不同的由-C=O和-NH2基团组成的尿素衍生物作为添加剂以制备钙钛矿薄...
北大潘锋教授Nano Energy:醇类添加剂调控锌离子配位环境抑制金属负极枝晶生长
【前言】 水系锌离子电池具有本征安全性、环境友好性、较高的能量密度和较强的经济性，是高性能大规模储能用电池系统的有力...
教育部回复：集中力量支持中西部高校共建工作
10月9日，教育部官网发布了《对十三届全国人大三次会议第3554号建议的答复》。《答复》中指出，“为进一步完善省部共建机制，...
悉尼大学／卧龙岗大学陈子斌，廖晓舟，张树君Science Advances：揭示铁电材料的微观尺寸效应
【引言】 随着滚球体育 的快速发展，市场对于越来越多的微／纳机电系统的需求日益剧增。铁电材料作为一种重要的功能材料已经被广...
西安交通大学Nature Communications：人工智能辅助原子模拟理解固态氢的奇异熔化行为
西安交通大学金属强度国家重点实验室强度室团队在高压相变领域取得重要进展，该工作借助于基于物理模型的机器学习方法，揭示...
