基于离子动力学的汗液指纹识别技术：喷墨打印有机电化学晶体管阵列的研究 学术背景 汗液作为一种非侵入性的生物标志物，蕴含着丰富的生理信息，能够反映人体的健康状况，如水分平衡、疾病标志物等。然而，汗液成分复杂，包含多种离子和分子，传统的汗液监测设备通常依赖于具有特定生物识别元件（如离子选择性膜和酶）的传感器，这些传感器需要通过复杂的化学修饰来选择性结合特定的离子或分子。然而，这种复杂的化学修饰过程可能导致信号漂移和干扰，限制了其广泛应用。为了解决这一问题，研究者提出了一种基于离子动力学的汗液指纹识别策略，结合喷墨打印的有机电化学晶体管（Organic Electrochemical Transistor, OECT）阵列和人工智能算法，实现了对汗液成分的高效检测和分析。 论文来源 该研究由来自P...

漂浮式全向液滴振动发电器：突破性研究 学术背景 随着物联网（IoT）设备在海洋环境监测中的广泛应用，如何在不依赖电网的情况下为这些设备提供稳定电力成为了一个亟待解决的问题。传统的风力、太阳能等可再生能源在海洋环境中存在局限性，而摩擦电纳米发电机（Triboelectric Nanogenerator, TENG）因其高效的机械能转换能力被认为是一种有潜力的解决方案。然而，现有的TENG设备大多依赖于固体-固体界面摩擦，存在磨损问题，限制了其长期使用。此外，许多液滴基TENG只能单向收集能量，无法适应海洋环境中不可预测的多向波动。 为了解决这些问题，研究团队提出了一种基于液滴的全向振动发电器（Floating Droplet-based Electricity Generator, FDEG）...

可编程形状优化与形变问题的研究：Morpho环境的开发与应用 学术背景 软材料（soft materials）在科学和工程领域中扮演着至关重要的角色，特别是在软体机器人、结构流体、生物材料与颗粒介质等领域。这些材料在机械、电磁或化学刺激下会发生显著的形状变化。理解并预测这些材料的形状变化，对于优化设计及其背后的物理机理具有重要意义。然而，形状优化问题通常非常复杂，现有的模拟工具要么功能有限，要么不够通用，导致研究人员在处理这类问题时面临诸多挑战。 为了解决这一难题，研究人员开发了一个开源的、可编程的优化环境——Morpho，旨在为形状优化问题提供一个通用且易于使用的工具。Morpho能够处理多种软材料物理问题，如膨胀水凝胶（swelling hydrogels）、复杂流体中的非球形液滴、肥皂...

机器学习助力量子化学：逼近耦合簇精度的分子电子结构预测 学术背景 在物理学、化学和材料科学领域，计算方法是揭示各种物理现象背后机制和加速材料设计的关键工具。然而，量子化学计算（尤其是电子结构计算）通常是计算瓶颈，限制了计算速度和可扩展性。尽管近年来机器学习方法在加速分子动力学模拟和提高精度方面取得显著成功，但现有的机器学习模型大多基于密度泛函理论（DFT）数据库作为训练数据的“真实值”，其预测精度无法超越DFT本身。DFT作为一种平均场理论，其计算通常引入的系统误差比化学精度（1 kcal/mol）大几倍，这限制了基于DFT数据集训练的机器学习模型的整体精度。 相比之下，耦合簇方法（CCSD(T)）被认为是量子化学的“金标准”，能够提供各种分子性质的高精度预测。然而，CCSD(T)的计算成本...

从无定形前驱体预测晶体的出现：深度学习助力材料科学新突破 背景介绍 晶体从无定形物质中逐步生成的过程在自然界与实验室中具有重大意义。这一过程广泛存在于从地质到生物过程的各种现象中，并且在开发新材料的过程中占据核心地位。然而，无定形状态向晶体态的转化中，最初出现的常常是亚稳态（metastable state）晶体，而非热力学上的稳定态晶体。这种亚稳态形成的普遍规律可以通过”Ostwald法则”加以解释，该法则指出与无定形前驱体（amorphous precursor）具有相似局部结构特征的晶体将更容易优先成核。 无定形材料的晶化过程，尤其是其能量景观（energy landscape）的建模，一直以来是科学界的难点。传统的分子建模方法或从头计算（ab initio methods）由于计算量...