新材料学院潘锋/杨卢奕团队在研发高性能全固态锂电池的玻璃态电解质取得进展
2025.05.12全固态锂电池是未来高性能储能和动力电池的发展方向，因此设计具有优异离子传输、宽电化学窗口和避免锂枝晶生长与电池短路的固态电解质是开发先进全固态电池的关键。
全固态锂电池是未来高性能储能和动力电池的发展方向，因此设计具有优异离子传输、宽电化学窗口和避免锂枝晶生长与电池短路的固态电解质是开发先进全固态电池的关键。
近期，北京大学新材料学院郑家新课题组与深圳屹艮科技合作，开发了耦合电荷的矩张量势（Moment Tensor Potentialwith Charge, QMTP）模型，并基于该模型实现了对锂金属负极界面上发生的电化学和化学反应的分子尺度动态解析。
由北京大学深圳研究生院/深圳湾实验室坪山中心李子刚/尹丰团队于2024年发表在顶级期刊Chemical Science的论文“A pyridinium-based strategy for lysine-selective protein modification and chemoproteomic profiling in live cells”（DOI: 10.1039/D3SC...
自然土壤是重要的氧化亚氮（N2O）排放源，但其时空动态和驱动因素仍存在较大不确定性，亟需研究以促进我国温室气体收支的准确核算。近日，北京大学洪松柏研究团队基于319条实地观测数据，并结合机器学习，系统评估了1980~2022年间中国自然土壤N2O排放的空...
近日，新材料学院王明超课题组联合德国马克斯·普朗克研究所、德累斯顿工业大学及保加利亚索非亚大学，成功开发了一种具有方形晶格的给体-受体型二维聚亚芳基亚乙烯（2D PAV）材料。该材料展现出电子主导的传输特性，能够在室温下高效检测二氧化硫（SO₂）...
钴酸锂（LiCoO2，LCO）是首个且现在一直在手机等消费电子商业化应用的锂电池正极材料。但随着对LCO材料容量需求的提升，其在高电压（>4.55 V vs. Li/Li+）下的容量衰减问题愈发突出，成为阻碍其进一步发展的关键因素。造成容量衰减的原因主要包括不可逆的...
随着气候变化与快速城市化的加剧，城市内涝风险日益上升，亟需一种快速、精准、具备高时空分辨率的内涝临近预报方法。尽管深度学习（DL）方法在时空建模方面具有巨大潜力，但仍面临两个主要挑战：其一，如何准确捕捉复杂内涝系统的多尺度、非线性的时空依...
2025年3月21日，2024年度第四届“深圳人工智能奖”评选结果揭晓，北京大学研究生院陈语谦课题组凭借“基于人工智能构建世界最大中医药数据库TCMBank”项目荣获深圳人工智能自然科学奖。该奖项由深圳市人工智能学会颁发。
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化学生物学与生物技术学院周建荣课题组周建荣课题组在镍催化不对称还原加成领域取...
科学智能学院陈语谦团队与合作者研究成果发表于IEEE TPAMI、Science Advances和Nat...
科学智能学院莫凡洋团队与合作者研究成果在《美国化学会志》和《德国应用化学》连...
环境与能源学院大气组在ES&T发表城市臭氧机制约束学习新框架
新材料学院潘锋/楼子瑞团队在Advanced Materials报道基于氧化重构制备互连闭孔的高...
新材料学院潘锋团队在Nature Communications上报道高电压钴酸锂内部裂纹形成和扩展...
新材料学院郑家新课题组Nature Machine Intelligence：探索电解液配方模型的泛化边...
