新材料学院在运用大数据和人工智能加速发现新型材料结构方面取得进展
2019.05.17近年来，人工智能机器学习在材料科学研究中得到了广泛的应用。通过构建的材料数据库等大数据系统进行机器学习模型训练，许多还没有实验和理论数据的化合物性质可以被预测出来，这将大大加速新材料发现及相关研究。机...
近年来，人工智能机器学习在材料科学研究中得到了广泛的应用。通过构建的材料数据库等大数据系统进行机器学习模型训练，许多还没有实验和理论数据的化合物性质可以被预测出来，这将大大加速新材料发现及相关研究。机...
自从可充电锂离子电池在20世纪90年代首次商业化后，人们一直致力于开发高能量密度锂离子电池。高镍的镍钴锰（NMC，镍含量>60％）层状氧化物，由于低成本和高容量，被认为是下一代锂离子电池最有前景的一类阴极材料。...
从广泛存在的双键骨架出发，氢氟化反应是构建含氟手性中心化合物的高效途径，可用以储备一系列活性潜药物种。在已报导的合成法学中，居多利用氢负物种对双键的加成，串联原位碳负离子对氟正物种的捕获，在强还原性氛...
探索先进的、具有空前催化效率的电催化剂，用于析氧反应(Oxygen evolution reaction, OER)，在许多能源转化和储存系统中具有重要意义，如电解水制氢气和金属空气电池都需要优异性能的OER催化剂来降低过电势。价格低廉...
近日化学生物学与生物技术学院李子刚/尹丰课题组在英国皇家化学会期刊《化学科学》杂志（Chemical Science，IF=9.06）上在线发表题为” A sulfonium tethered peptide ligand rapidly and selectively modifies prot...
近日化学生物学与生物技术学院韩伟课题组与李子刚课题组合作共同在《美国化学学会纳米》科学杂志(ACS Nano，IF：13.7 )上在线发表题为“Conformation Dependence of Diphenylalanine Self-Assembly Structures and D...
近日广东省纳米微米材料研究重点实验室在Chemistry of Materials上发表题为“Organic Anion Facilitates In-situ Synthesis of Mesoporous LTA Zeolites”的封面研究论文，提出了一种有机小分子致分子筛晶内介孔的新...
近期，Huawei和Samsung陆续发布了折叠屏手机Mate X和Galaxy Fold，而作为折叠屏手机的下一代产品，全柔性手机的实现很大程度上依赖柔性锂电池的商业化。 日前，新材料学院潘锋团队联合美国哥伦比亚大学杨远团队和...
城规学院吴健生教授团队在PNAS发文揭示全球供应链中的生物多样性威胁和责任缺口
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...
