性能

这些进展对于提升天线性能、优化设计流程，以及应对复杂天线应用难题，具有不可替代的作用。

如果一个模型有助于预防不良事件，其预测的事件就不会发生——例如，患者不会死于败血症——其真实世界的性能可能看起来有所下降。

中文题目：从VIB族到VB族过渡金属二硫化物：结构工程调节实现优异电磁波吸收性能

但是有关CrNbO4的性能研究仍然是空白。

然而，对这种复杂氧化物CrNbO4的性能仍不了解。

该工作流程由三个紧密关联的核心部分组成：ML引导的材料设计、实验验证及P-SOEC性能评估，共同构成一个迭代反馈循环。

本节我们将讨论这些多孔结构的制备及其对SSDRC材料性能的影响。

闪烁体的延迟X射线性能:

压力发光材料、特种玻璃光学材料、闪烁体材料开发及其X射线性能研究、原位电镜观察微晶玻璃中纳米颗粒生长机理研究。

研究领域包括压力发光材料、特种玻璃光学材料、闪烁体材料开发及其X射线性能研究、原位电镜观察微晶玻璃中纳米颗粒生长机理研究。

由于原子级厚度特性，二维材料的性能高度依赖表面与界面质量，因此需要优化介电层、接触界面工程(图8b)。

此外，通过引入缺陷工程、层间堆叠和异质结设计等策略，可以进一步优化二维材料的性能，从而提升智能设备的整体表现。

II碳基材料特性与微观结构碳纳米管和石墨烯作为关键传感材料，其独特结构和优异性能对传感器性能起着决定性作用。

图3g和图3h分别为传感器的响应曲线和校准曲线，用于定义和理解响应时间、灵敏度等关键性能指标，这些指标是评估传感器性能的重要依据，有助于定量分析传感器在不同条件下的检测能力。

碳纳米管和石墨烯作为关键传感材料，其独特结构和优异性能对传感器性能起着决定性作用。

2.1基于光学传感器的性能优化

在原子和分子尺度上对材料进行改性，可显著提升用于锂离子电池(LiBs)监测的传感器性能。

纳米技术、小型化、机器学习算法和无线传感器网络的进步推动了锂电池传感器技术的创新潜力，这些有助于提高传感器性能。

(2)优异的循环稳定性、抗离子干扰能力及广谱降解性能，在宽pH范围内保持稳定的催化活性。

本研究通过将MOFs材料与球形多孔地质聚合物相结合，充分发挥两者的协同优势：既保留了MOFs优异的催化性能，又利用了地质聚合物的结构稳定性。

(1)结合MOFs的高催化活性与多孔地质聚合物免烧陶瓷的结构稳定性，实现多孔结构-催化性能结构功能一体化设计。

3、文章亮点(1)结合MOFs的高催化活性与多孔地质聚合物免烧陶瓷的结构稳定性，实现多孔结构-催化性能结构功能一体化设计。

结果表明，所制备的Cu-MOFs/GP复合材料对水中典型抗生素盐酸四环素的去除率达90%，展现出优异的催化性能。

在本工作中，团队从催化剂的物理稳定性和化学稳定性出发，系统性地提出了一体化设计策略，将影响催化剂性能的多个关键参数—

催化剂循环使用的稳定性与实际应用成本有关，是评价催化剂性能的重要指标。

为平衡催化剂性能与成本，核壳结构设计提供有效路径：Esposito团队构建W₂C@Pt核壳纳米结构(过渡金属碳化物为核/贵金属为壳)，在保持催化活性的同时显著降低铂用量。

其中SCCN催化剂性能最优(图22b)，验证了ML预测可靠性。

本文还阐明了影响催化剂性能的核心参数(ΔG*优化、内阻调控)；

该动力学特性导致铂族金属在酸/碱环境中均具高活性，而过渡金属催化剂性能显著依赖于pH值。

为了验证设计的分词器的性能，本研究中还分析了不同TN和数据库大小的NPMI值。

与空气环境相比，水环境的应用对刺激响应致动器的性能和稳定性提出了更高的要求。

(3)缺陷工程主导的性能优化策略：系统分析了晶格缺陷与发光性能之间的构效关系，提出了构建高稳定性、高响应性光功能材料的设计准则。

LZGOM0.003可制备高效稳定的NIRpc-LED，具备优异的近红外发光性能（IQE达72.3%，EQE达32.8%），在夜视成像、防伪识别等低照度应用中表现出良好效果。

未来研究将聚焦于新型多功能材料、固态电解质、自适应电极结构与智能集成系统的开发，旨在提升器件性能、增强穿戴舒适性，并拓展应用场景的复杂性与多样性。

Cheng等人合成了含不同金属离子的一维π-d共轭配位聚合物(1DCCPs)用于ReRAM，结构的平面性和结晶度优化了电荷传输，降低了阈值电压，提升了器件性能。

对于CBCs方面，图5a-f展示了以PBDB-T-b-PYT为例的器件性能，其初始效率低于体异质结(BHJ)器件，经热退火和溶剂蒸汽退火优化后，PCE提升且稳定性保持良好。

本文讨论了分子工程中的关键概念和创新，重点介绍了提高器件性能的进步，特别关注光伏、有机场效应晶体管和非易失性存储器件。

紧密堆积的平面受体层有助于提高载流子寿命，进而提升器件性能。

除通过调控电场以限制导电丝状体增殖的聚合物器件外，利用金属-偶氮-芳香族化合物（图1b）（例如Fe或Ru配合物）的分子器件迄今为止已展现出最高的神经形态器件性能。

III基于PVH-in-SiO₂的固态锂金属电池性能

TbCl₃掺杂对钙钛矿太阳能电池性能的影响：a)基于是否掺杂TbCl₃的Me-4PACz界面的CsPbI₃太阳能电池能带排列示意图；

科学家意外地发现含Cr-Nb的难熔高熵合金表面生成CrNbO4后可以提高其抗氧化性能。

b接触电极、沟道界面和介电层这三种方法对于优化二维材料晶体管的性能至关重要。

研究人员已尝试通过设计纳米带、纳米线、纳米管及双层石墨烯等新型结构来打开带隙，但这些纳米结构仍面临载流子迁移率下降、亚阈值摆幅恶化等问题，难以实现理想的晶体管性能。

在完成材料合成后，通过系统的物理化学表征手段以及电化学测试方法，对材料性能进行全面验证。

实验所产生的数据，一方面用于评估材料性能，另一方面更为关键的是反馈至ML模型。

在本工作中，它被选作基准模型去用以对比和展示研究团队所提出的模型的性能。

本文计算了不同数据库大小和主题数量下的NPMI和Diversity值，以验证模型的性能和稳定性。

与工作电极模式相比，燃料电池模式下的性能降解更为显著(图7b)。

随着电流密度的增加，与其他图案化配置相比，网状配置的欧姆和质量传输电压损失显著增加(图S4e,f)。

热管理技术革新：该设备在高温条件下展现出卓越的热管理性能。

'此外，研究团队还通过电化学分析等手段深入探究了亲水性图案化结构对燃料电池性能的影响机制。

在280小时的运行过程中，URFC表现出稳定的性能，在工作电极和燃料电池模式下，电压降解率分别仅为96.43和-210.7μV/h。

文章不仅为燃料电池的性能提升提供了新的思路和方法，也为其他能源转换与存储领域的材料设计提供了有益的借鉴和参考。

然而，燃料电池的性能提升仍面临诸多挑战，其中之一便是如何优化多孔传输层(PTL)的设计，以实现更高效的水和气体传输。

这一发现为燃料电池的性能优化提供了新的思路和方法。

这种新型结构能够显著改善水在传输层中的分布和传输，从而提高燃料电池的性能。

此外，研究团队还通过电化学测试和理论模拟深入探究了异质结构对电催化性能的影响机制。

对比其他MS-PCFC的性能，本文设计制备的电池性能也较为领先。

添加过渡层后，电池的FC模式性能峰值功率密度有较为明显的提升，说明过渡层的引入提升了界面强度，从而增强了电池的性能。

本文综述了先进传感器技术在电池管理系统(BMS)中的核心功能，并强调了其在提升智能锂电池性能、寿命与本征安全性方面的重要意义。

此外，锂电池内部恶劣的化学环境可能导致热敏电阻材料降解，潜在释放有害物质，从而影响电池性能。

结果表明，嵌入式操作并未对电池性能造成不利影响，且所嵌入的TC提供了稳定而准确的内部温度数据。

该传感器响应速度快(<1ms)、温度误差小(<0.5°C)，且对电池性能的影响极小(容量偏差仅~1.68%)。

该传感器采用印刷制备，展现出对锂电池性能优化的巨大潜力(图14A–F)。

这些传感器能够检测可能影响电池性能和安全性的结构性损伤或变形。

这些速度和精度上的提升表明，TFRTD是内部温度监测的有前景的替代方案，有望用于优化电池性能与安全性。

通过持续的协作与探索精神，我们能够进一步优化锂电池的性能与安全性，从而稳固环保与能源安全社会的根基。

模型的有用性通常通过其对以前未见过的数据的泛化能力来判断，这被视为真实世界性能的替代指标。

每种凝胶均为碱金属电池的性能提供了独特优势。

(f)PGEH内部系统的示意图，展示其受温度影响的可重复使用粘附性能。

IIIPGEH的可重复使用粘附性能PGEH不仅具备卓越的力学性能，还展现出显著的可重用粘附特性。

北京理工大学胡斌教授，蔡然副研究员和兰州大学田福泽青年研究员团队通过利用缠结的聚丙烯酰胺-明胶网络，有效克服了明胶在高温下软化的缺陷，赋予了PGEH长期稳定的智能粘附性能(粘附强度高达104kPa，并可经受30次重复使用)。

明胶作为一种温度敏感材料，具备显著的粘附性能；

这种独特的网络结构有效解决了高温环境下明胶分子链的软化和断裂问题，确保其具备稳定的智能粘附性能。

CEB系列水性环氧树脂的优化：基于CA-4与BPA的协同扩链，设计不同摩尔比的CEB系列水性环氧树脂(图1b)，探究了增韧剂比例对涂层性能的影响。

CE系列水性环氧树脂的制备：采用CA对液态双酚A环氧树脂进行扩链，制得CE系列水性环氧树脂(图1a)，并探讨了CA结构中的长碳链间隔基的碳数对CE系列涂层的性能影响。

江西科技师范大学付长清教授团队与南澳大利亚马军教授合作：稳定的水性环氧树脂——增韧剂对涂层性能的影响江西科技师范大学付长清教授团队与南澳大利亚马军教授合作：稳定的水性环氧树脂——增韧剂对涂层性能的影响精选

III用于电化学性能的传感器优化

II用于性能优化的传感器

另一方面，旨在性能优化的传感器用于监测诸如电荷状态(SoC)和健康状态(SoH)等参数，强调提高电池的运行效率、寿命和整体输出性能。

对锂电池(LiBs)的有效监测依赖于多种类型的传感器，这些传感器可根据应用大致分为两大类，包括安全监测和性能优化(见图1)。

此外，通过将机械应变与电化学性能相关联，这类技术可提升诊断精度，支持自适应电池管理系统的发展，并为性能优化开辟路径。

用于智能锂电池(LiB)的传感器根据其应用分为安全监控(即温度、压力和应变)，用于检测危险情况，以及性能优化(即光学和电化学传感器)，用于监控荷电状态和健康状态等因素。

磁传感器近年来在锂离子电池(LiB)中被广泛应用，用于探测由温度变化、电流波动以及故障诱因引起的磁场变化，实现故障的早期检测与性能优化。

这种整合有助于实现对电池系统的实时监控与性能优化。