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降低载流子输运损失、提高选择性和最小化非辐射复合是提高钙钛矿/硅叠层太阳能电池效率和稳定性的关键。
研究组使用了一种与工业标准织构硅兼容的混合两步钙钛矿沉积方法，结合基于1,3-二氨基丙烷二氢碘化物的钙钛矿表面处理。该分子与钙钛矿表面的相互作用增加了电子选择性接触处的大部分载流子浓度，从而减少了界面重组。
同时，这种场效应钝化增加了整个本征钙钛矿吸收体的电子浓度，从而提高了电导率并降低了输运损失。研究组将二者结合，制备了高性能、全织构的钙钛矿/硅叠层太阳能电池，实现了33.1%的单太阳AM1.5G转换效率，开路电压为2.01伏，并在红海海岸测试中提升了户外稳定性。
热固性聚氨酯的交联结构和化学稳定的氨基甲酸酯键阻碍了其回收。虽然化学酶法颇具潜力，但已知的氨基甲酸酯酶在工业糖酵解条件下仍效率低下。
研究组提出了GRASE，即基于图神经网络（GNN）的最佳活性和稳定酶推荐系统。GRASE是一个基于GNN的框架，集成了自我监督和监督学习，以识别高效、糖酵解兼容的氨基甲酸酯酶。其中，AbPURase在6M二甘醇中表现出比此前已知酶高两个数量级的活性，能够在8小时内实现公斤级商用聚氨酯的几乎完全解聚。
结构分析表明，紧密堆积的疏水核心和脯氨酸稳定的盖环可能保证了AbPURase在严苛溶剂环境中的稳定性和效率。这项工作强调了深度学习如何加速具有工业潜力的生物催化剂的发现，并解决了聚氨酯回收中的一个关键障碍。
在合成气制烯烃的过程中，低氢原子经济性（HAE，即烃产物中反应物氢的比例）由水副产物中的氢损失引起。
研究组报道了一种钠改性FeCx@Fe3O4核壳催化剂，整合水煤气转换（WGS）与合成气制烯烃（STO），将水原位转化为氢气。HAE高达66~83%，超过了甲醇制烯烃（MTO，上限50%）。
研究组通过氧化氘同位素示踪和阻断WGS途径验证了整合机制，并定量评价了WGS的贡献。这些结果表明，通过降低氢与一氧化碳的比例，减少WGS反应中的蒸汽消耗，降低二氧化碳和废水的总排放量，有望实现可持续的STO工艺，具有潜在的工业化潜力。
通过费托合成工艺从合成气（一氧化碳和氢气）中可持续生产燃料和烯烃，需要具有高选择性、高工业生产率和最低二氧化碳排放的催化剂。目前的工业铁基催化剂产生大量的二氧化碳副产物，限制了碳利用效率。
研究组报告称，在原料气中引入痕量[百万分之一（ppm）级]的含卤化合物可使铁基催化剂抑制二氧化碳的形成，提高烯烃相对于石蜡的选择性和烯烃的生产率。在碳化铁催化剂上共投料20ppm的溴甲烷，使所有含碳产物的二氧化碳选择性降低到1%，烯烃选择性提高至约85%。
表面结合的卤素调节了催化剂的表面结构，选择性抑制了导致二氧化碳生成和烯烃加氢的路径。该策略为碳高效合成气转化提供了一条简单、可扩展且通用的路径。
根据新证据选择性地修正信念被认为是人类理性思维的标志之一。然而，在其他物种中缺乏这种能力的测试。
课题组研究了黑猩猩在面对相互矛盾的证据时，是否以及如何更新它们对奖励位置的最初信念。黑猩猩对反证的反应可通过理性信念修正的形式化模型来预测：当支持另一种信念的证据较弱时，它们仍然坚持最初信念，但当支持证据较强时，它们会修正最初信念。
结果表明，这种信念修正模式通过证据的显性表征和权衡来实现。综上所述，这些发现表明黑猩猩在反思过程中会对相互矛盾的证据进行元认知层面的评估。
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