近期论文发表

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根据最近的学术报道，苏州大学材料与化学化工学部的汪胜教授团队最近发表了一篇题为“CoCu纳米芯片的反应性气体传感器应用研究”的论文。该研究利用电化学沉积法制备了CoCu合金纳米芯片，并将其应用于反应性气体传感器中。研究显示，在CO2和NH3等反应性气体的作用下，CoCu纳米芯片的电阻率发生明显变化。通过进一步的分析和实验，研究人员得出结论：CoCu纳米芯片可用作一种非常灵敏和准确的反应性气体传感器，并有望在环境检测、医疗诊断和制药生产等领域发挥重要作用。这项研究成果为新型纳米电化学材料的研究开辟了新的思路，对于促进纳米传感器技术的发展也具有重要意义。

近期，苏州大学材料与化学化工学部的汪胜教授在国际重量级学术期刊Advanced Materials上发表了题为“Ultrastrong and Tough Graphene Aerogel Fibers with Hierarchical Architecture”的论文。该论文报道了一种新型石墨烯气凝胶纤维，该纤维具有超强和韧性的特点，并且具有分层结构。这种新型石墨烯气凝胶纤维的制备方法简单易行，所得纤维具有超高的拉伸强度和韧性，并且具有显著的储能能力和超高的导电性能，因此在柔性电子、高强度材料和先进能源储存等领域有着广泛的应用前景。这项研究成果的发表不仅提高了我国在新型高性能材料领域中的国际影响力，而且也为石墨烯气凝胶纤维的制备和应用提供了新的思路。

最近，苏州大学材料与化学化工学部的汪胜教授发表了一篇题为“钯纳米粒子修饰纳米多孔碳作为高效的氢气传感器”的论文。在这项研究中，汪胜教授和他的团队使用钯纳米粒子修饰纳米多孔碳，并将其用于制造高效的氢气传感器。这种传感器可以快速且准确地检测到氢气，具有高灵敏度和较低的检测限值。与传统的氢气传感器相比，这种传感器具有更快的响应时间和更高的稳定性。据研究人员介绍，这种高效的氢气传感器具有广泛的潜在应用，例如工业生产中的氢气检测、水处理、化学反应等领域。此外，在环境保护和能源领域中，这种传感器也有很好的发展前景。汪胜教授的研究成果得到了国内外同行的高度评价，有望为氢气传感器的研发和应用提供重要的参考和指导。

论文近期发表

问题一：简历中的论文情况怎么写 这个比较简单，因为论文这种东西多半是自己在网上到处找的资料，自己再处理过的。在简历上面，尽量写好点，只要不提到是否发表过论文就行，因为如果发表过的话，必须找到报社或者出版社。 问题二：论文发表情况怎么写 就写上你发表过的论文，包括别人发表的带上你名字的都行。 问题三：攻读学位期间论文发表情况怎么写 这里主要是把你在攻读学位期间发表的论文再论文的后面附录中罗列出来就可以。 注意需要按照文献的格式著名发表的期刊或杂志、日期等 问题四：论文发表情况怎么写 论文发表情况，写这个更干什么？ 问题五：招聘表中论文发表情况一栏怎么写 你有发表过期刊论文吗？没有的话，那就不用填写，有的话，你就可以填写你安排的刊物情况三 问题六：中级职称论文论著发表情况怎么填写 论文天堂网上说，专业论著――是指你对这个专业，或是这个研究，这个课题发表过的论文或是你写的著作， 也就是你有无发表过这些，我个人更倾向于理解为，你发表的论文，因为写一本书的难度相对太高。 问题七：论文评审表中国家认定收录情况怎么填 一种剖析事物、论述事理、发表意见、提出主张的文体。作者通过摆事实、讲道理、辨是非等方法，来确定其观点正确或错误，树立或否定某种主张。议论文应该观点明确、论据充分、语言精炼、论证合理、有严密的逻辑性。 问题八：论文索引情况怎么填 普刊一般是写 知网/万方/龙源/维普 如果有发表在核心期刊上的文章就写 中文核心/CSSCI 如果是被SCI、EI、ISTP检索的就写对应的检索就好 问题九：申请表如果没有发表论文,但是要求填,应该怎么写 5分 随着宏观经济环境的改善，中小企业面临着新一轮巨大的发展机遇。同时伴随经济开放程度的提高，中小企业面临的的竞争也迅速加剧。人才已成为企业确立竞争优势，把握发展机遇的关键。“重视人才，以人为本”的观念已颇受关注。因此，中小企业的管理者不仅依靠企业规章制度进行人力资源管理，也应该因地制宜、合理地运用激励机制，根据内外环境的实际情况不断的改进、完善和调整激励机制的方式，使企业在一个良好的轨道内运行。 对于刚迈出创业步伐的小企业来说，在起步时能够组建一支高素质的销售队伍是十分关键的，因为这支队伍是保证企业能够运营下去的根本因素。于是如何建立一支这样的队伍就显得尤为重要。管理者若能把握好激励机制运用的时效性和运用程度，将会吸引优秀的人才，将其智慧和力量为己所用，使其聪明才智为企业的发展和进步起到良好的促进作用。与此同时，管理者的精力也将从繁杂的日常事务中解脱出来，思考和解决更重要的问题 问题十：毕业推荐表写作或发表论文情况 论文的写法 1、时间 2、地点 3、人物 4、事件与事件背景 5、反映的道理（主题） 6、自己在这个事件中的顿悟，体会，感想。 这些都同样重要，如果少了其中任意一点，就不是论文了。

根据最近的学术报道，苏州大学材料与化学化工学部的汪胜教授团队最近发表了一篇题为“CoCu纳米芯片的反应性气体传感器应用研究”的论文。该研究利用电化学沉积法制备了CoCu合金纳米芯片，并将其应用于反应性气体传感器中。研究显示，在CO2和NH3等反应性气体的作用下，CoCu纳米芯片的电阻率发生明显变化。通过进一步的分析和实验，研究人员得出结论：CoCu纳米芯片可用作一种非常灵敏和准确的反应性气体传感器，并有望在环境检测、医疗诊断和制药生产等领域发挥重要作用。这项研究成果为新型纳米电化学材料的研究开辟了新的思路，对于促进纳米传感器技术的发展也具有重要意义。

近期，苏州大学材料与化学化工学部的汪胜教授在国际重量级学术期刊Advanced Materials上发表了题为“Ultrastrong and Tough Graphene Aerogel Fibers with Hierarchical Architecture”的论文。该论文报道了一种新型石墨烯气凝胶纤维，该纤维具有超强和韧性的特点，并且具有分层结构。这种新型石墨烯气凝胶纤维的制备方法简单易行，所得纤维具有超高的拉伸强度和韧性，并且具有显著的储能能力和超高的导电性能，因此在柔性电子、高强度材料和先进能源储存等领域有着广泛的应用前景。这项研究成果的发表不仅提高了我国在新型高性能材料领域中的国际影响力，而且也为石墨烯气凝胶纤维的制备和应用提供了新的思路。

1．高温碘油热栓塞治疗原发性肝癌发表在《中华肝脏病杂志》2002年6月第10卷第3期174-1772．高温碘油热栓塞治疗脾功能亢进发表在《中华肝脏病杂志》2001年12月第9卷第6期375-3763． 经皮肝穿刺胃冠状静脉栓塞治疗肝硬化上消化道出血发表在《中华实用医学杂志》2003年第5卷第18期40-424．肝癌所致恶性布-加综合症发表在《中华国际医药杂志》2003年第2卷第3期172-1745．顽固性肝性腹水的介入治疗即将发表在《中华肝脏病杂志》。6．门静脉穿刺造影改良TIPS治疗门静脉高压消化道出血发表在《中华肝脏病杂志》2006年月6期403-4067．介入开通术治疗门静脉血栓性狭窄临床疗效观察发表在《中华肝胆外科杂志》2006年12月。研究方向：肿瘤微创介入治疗（热灌注介入治疗、冷极射频治疗、体内ý刀治疗等）及门静脉高压介入治疗。 目前正在研究的项目：肝癌门静脉瘤栓双介入治疗。

近期发表论文

最近，苏州大学材料与化学化工学部的汪胜教授团队在高水平期刊《Nature Communications》上发表了题为“Hybrid nanogenerator for simultaneously harvesting sun and rain energy”的一篇论文。该研究团队成功地设计并制备了一种新型的混合纳米发电机，可以同时从太阳和雨水中收集能量。该混合纳米发电机采用了多层结构，包括由半导体纳米线、珍珠岩和碳纤维布组成的柔性基板和由钛酸锶、银、氧化锌和聚丙烯腈等复合材料制成的光电极。在实验中，该混合纳米发电机可以同时输出太阳能和雨能电能，达到了不错的能量转换效率。这项研究的成果具有重要的应用价值，可以在实现清洁能源方面发挥重要作用。该研究还证明了科学家们通过将不同技术结合在一起，可以开发出更加高效的能源转换装置。

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《英国工人阶级状况》等。由明日杂志官方发出的公告得知：2021年15期发表的论文有：《英国工人阶级状况》，《营造法式》，《人生十六七》等。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文，它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。

个人简介： Edward H. Sargent，加拿大多伦多大学副校长、加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士，是多伦多大学电子与计算机工程系教授。他是加拿大纳米技术领域的首席科学家，是胶体量子点光探测领域的开拓者，也是量子点PN结太阳能电池的发明者和光电转换效率的世界纪录的保持者，并通过所领导团队的努力，每年都在刷新纪录。迄今为止，已在Nature和Science等国际顶级期刊发表论文多篇团队已经发表超过300篇论文，论文被引用超过20000次，H因子72。

团队合照

接下来，我列举了Edward H. Sargent教授近期发表在Nature/Science系列期刊的工作！希望借此机会向大佬学习一下！

通过将二氧化碳电化学还原为化学原料，如乙烯，可同时达到二氧化碳减排和生产可再生能源的目的，目前，Cu是CO2RR的主要电催化剂。然而，迄今为止所达到的能源效率和生产率(目前的密度)仍然低于以工业生产乙烯所需的值。

鉴于此，卡内基梅隆大学的Zachary Ulissi、多伦多大学的Edward H. Sargent等人通过密度泛函理论计算结合主动机器学习来识别，描述了Cu-Al电催化剂能有效地将二氧化碳还原为乙烯，具有迄今为止所报道的最高的法拉第效率。与纯铜相比，在电流密度为400mA/cm2下Cu-Al电催化剂的法拉第效率超过了80%，以及在150mA/cm2下，在其阴极乙烯的能量转换效率则达到了~55%。理论计算表明，铜铝合金具有多个活性位点、表面定向和最佳CO结合能，有利于高效的、高选择性地还原CO2。

此外，原位X射线吸收光谱表明，铜和铝能够形成良好的铜配位环境，从而增强C-C二聚作用。这些发现说明了计算和机器学习在指导多金属系统的实验 探索 方面的价值，这些系统超越了传统的单金属电催化剂的局限性。

Accelerated discovery of CO2 electrocatalysts using active machine learning,

电解二氧化碳电还原反应(CO2RR)可用于绿色生产乙醇，然而，该反应的法拉第效率目前仍然不高，特别是在总电流密度超过10mA cm−2下。

鉴于此，多伦多大学的Edward H. Sargent团队报道了一类催化剂，其产乙醇的法拉第效率高达52.1%，阴极能量转化效率为31%。作者发现通过抑制中间体HOCCH*的脱氧作用，可以降低乙烯的选择性，促进乙醇生产。密度泛函理论(DFT)计算表明，由于封闭的N-C层具有很强的供电子能力，在Cu表面涂覆一层氮掺杂碳(N-C)可以促进C-C耦合，抑制HOCCH*中碳氧键的断裂，从而提高CO2RR中乙醇的选择性。

Efficient electrically powered CO2-to-ethanol via suppression of deoxygenation,

堆叠具有较小带隙的太阳能电池形成双结膜，为克服单结光伏电池的Shockley-Queisser极限提供了可能。随着溶液处理钙钛矿的快速发展，有望将钙钛矿的单结效率提高>20％。然而，这一工艺仍未实现与行业相关的纹理晶体硅太阳能电池进行整体集成。

来自多伦多大学的Edward H. Sargent 和阿卜杜拉国王 科技 大学的Stefaan De Wolf团队，报道了将溶液处理的微米级钙钛矿顶部电池与完全纹理化的硅异质结底部电池相结合，进行集成双叠层电池的方法。为解决微米级钙钛矿中电荷收集的难点，作者将硅锥体底部的耗尽宽度提高了三倍。此外，通过在钙钛矿表面固定一种自限型钝化剂(1-丁硫醇)，增加了扩散长度且进一步抑制了相偏析。这些多方位的结构改善，使钙钛矿—硅串联太阳能电池的整体效率达到了25.7％。在85°C下进行400小时的热稳定性测试，以及在40°C、在最大功率点下工作400小时后，发现其性能衰减可忽略不计。

Efficient tandem solar cells with solution-processed perovskite on textured crystalline silicon,

由可再生电力驱动的电化学二氧化碳还原反应(CO2RR)，为燃料和化学原料的生产与循环利用提供了一条可观的能源储存途径，然而，目前在改进用于高选择性碳氢化合物生产的电合成途径方面仍存在挑战。为了进一步提高催化作用，非均相方法和均相方法之间的协同作用越来越受到关注。通过与异质活性位点相邻的有机分子或金属配合物的相互作用，可用于调节反应中间体的稳定性，从而增加法拉第效率(产品选择性)，提高催化性能，并降低反应过电位。

在这里，作者首先讨论了四类分子强化策略：①分子加成修饰的多相催化剂、②有机金属络合物催化剂、③网状催化剂和④无金属聚合物催化剂。作者介绍了目前在分子策略方面的挑战，并描述了电催化CO2RR产多碳产品的前景。这些策略为电催化CO2RR提供了潜在的途径，以解决催化剂活性、选择性和稳定性的挑战，进一步发展CO2RR。

Molecular enhancement of heterogeneous CO2 reduction,

目前通过优化钙钛矿的组成经过组合优化，在最先进的钙钛矿太阳能电池中通常含有六种成分(AxByC1−x−yPbXzY3−z)。关于每个组成部分的精确作用仍然存在许多不清晰，如何正确理解和掌握钙钛矿材料中不同组分对晶体结构、性能的影响关系，对于制备新型的高性能钙钛矿材料而言具有重要的指导意义。

鉴于此，多伦多大学的Edward H. Sargent与麻省理工学院的William A. Tisdale等人利用瞬态光致发光显微镜(TPLM)，并结合理论计算，探究了钙钛矿材料中组分—结构—性能之间的关系。研究表明，单晶钙钛矿材料内部载流子的扩散率与结构组成无关；而对于多晶钙钛矿，不同的成分对载体扩散起着至关重要的作用。与CsMAFA型钙钛矿相比，不含MA的CsFA型钙钛矿载流子扩散率要低一个数量级。

元素组成研究表明，CsFA颗粒呈级配组成。在垂直载流子输运和表面电位研究中可以看到，CsFA型钙钛矿由于其非均匀结晶，从而引起晶粒的元素分布不一致，形成了不利于载流子扩散的“壳核结构”。而掺入MA可以有效改善颗粒成分的均匀性，在CsMAFA薄膜中产生了高的扩散系数。

Multi-cation perovskites prevent carrier reflection from grain surfaces, /10.1038/s41563-019-0602-2

电解二氧化碳还原(CO2RR)转化为有价值的燃料和原料，为这类温室气体的利用提供了一条有吸引力的途径。然而，在这类电解装置内，往往是由有限的气体通过液体电解质扩散到催化剂的表面，电解效率仍然不高。

鉴于此，多伦多大学的David Sinton和Edward H. Sargent等人提出了一种催化剂：离聚物本体异质结结构(CIBH)，可用于分离气体、以及离子和电子的传输。CIBH由金属和具有疏水和亲水功能的超细离子层组成，可将气体和离子的输运范围从数十纳米扩展到微米级。采用这种设计策略，作者实现了在7 M KOH电解液中，以铜为催化剂进行电还原CO2，在阴极法拉第效率为45%下，产乙烯的偏电流密度高达1.3A cm-2。

CO2 electrolysis to multicarbon products at activities greater than 1 A cm−2,

手性材料在推动生物标记、手性分析和检测、对映异构体选择性分离、偏振相关光子学和光电子学应用等领域的发展具有重要意义。一维半导体的区域选择性磁化可以实现室温下的各向异性磁性，以及自旋极化——这是自旋电子学和量子计算技术所必需的特性。

鉴于此，中国科学技术大学俞书宏院士团队与国家纳米科学中心唐智勇研究员课题组、多伦多大学Edward Sargent教授团队等人利用局域磁场调控电偶极矩与磁偶极矩之间的相互作用，成功合成了一类新型手性无机纳米材料。

利用这一策略，作者将具有不同晶格、化学成分和磁性能的材料，即一个磁性成分(Fe3O4)和一系列半导体纳米棒结合在一起，在特定的位置吸收紫外线和可见光谱。由此产生的异质纳米棒表现出由特定位置磁场诱导的光学活性。本文提出的区域选择性磁化策略为设计手性和自旋电子学的光学活性纳米材料提供了一条途径。

Regioselective magnetization in semiconducting nanorods,

电催化CO2还原反应(CO2RR)为温室气体的利用、化学燃料的生产提供了一种可持续的、碳中性的方法。然而，从CO2RR高选择性地生产C2产品(例如乙烯)仍然是一个挑战。

鉴于此，多伦多大学Edward H. Sargent教授、加州理工学院Theodor Agapie教授、Jonas C. Peters教授等人提出了一种分子调控策略，用有机分子使电催化剂表面功能化，用于稳定反应中间产物，使CO2RR高选择性地产乙烯。

通过电化学、操作/原位光谱和计算研究，研究了通过芳基吡啶的电二聚作用衍生的分子库对Cu的影响。结果发现，粘附分子提高了CO中间体的稳定性，有利于进一步还原成乙烯。在中性介质的液流电池中，在偏电流密度为230 mA cm-2下，电催化CO2RR产乙烯的法拉第效率高达72%。

Molecular tuning of CO2-to-ethylene conversion,

deepmind近期发表论文

去年年末，人工智能研究实验室DeepMind的AlphaFold在国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）上一骑绝尘，首次将蛋白三维结构预测的分数提升至90分。不到8个月后，DeepMind又为生物学界带来了两个重磅消息。7月15日，他们在《自然》杂志上发布了关于AlphaFold算法的新论文，实现了原子层面上的蛋白质结构精确预测。仅仅一周之后，他们又和欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作发表了一篇《自然》论文。这次，他们想要完成的是一个更大的目标——破解人类蛋白组中所有蛋白质的三维结构。

从人类首次解析出构成蛋白质的氨基酸序列，到如今可以模拟和解析人体蛋白组中绝大多数蛋白的三维结果，科学家已努力了超过70年。1949年，英国生物化学家弗雷德里克·桑格（Frederick Sanger）通过水解胰岛素，首次确定了组成牛胰岛素的氨基酸序列，这也是人类确定的首个蛋白质的氨基酸序列。这些氨基酸序列是牛胰岛素的一级结构，如果我们只按照这个序列合成胰岛素，得到的产物不会有活性。氨基酸序列需要通过数步折叠过程，形成复杂的3级结构后，才能成为具有功能的蛋白质。

1965年，中国科学家首次解析出胰岛素的精确结构，人工合成出了具有活性的胰岛素。在人类的蛋白组中，胰岛素是一种结构简单的小型蛋白质，它含有两条肽链，有51个氨基酸。对人类等真核生物来说，一个蛋白质中平均含有400多个氨基酸残基，其中绝大部分蛋白质的空间结构远比胰岛素复杂。

人类基因组草图公布后，科学界对蛋白质的研究进入了快车道。经过数十年的努力，研究人员通过解析蛋白质的氨基酸序列、提取纯净和高质量的蛋白质，再加上冷冻电子显微镜的应用，至今已经解析出了超过5万个人源蛋白质的三维结构。无疑，我们获得蛋白三维结构的速度正在不断变快。

不过，实验解析蛋白质也受到诸多限制。由于这一过程过于繁琐，且稍有不慎就无法获得较好的蛋白质空间结构，因此仍有大量人源蛋白质结构有待破解。与此同时，一些科学家开始尝试另一种工具——借助人工智能（AI）技术来预测蛋白的空间结构。

1994年，计算生物学家约翰·莫尔特（John Moult）等人创立了CASP比赛，让AI加入到蛋白质三维结构的研究中。不过在此之后的20多年中，各个AI实验室在这项比赛中的始终缺乏实质性突破。直到DeepMind的加入，彻底改变了这一局面。

2020年，DeepMind开发的一款蛋白质三维结构预测算法“AlphaFold”一举夺得了当年CASP比赛的最高分（GDT分数为90分），比第二名的分数高出了15%。GDT分数主要用来评估算法预测三维结构中氨基酸的位置与实际空间结构的差距，分数越高，预测越准。当时AlphaFold就像是一枚投在生物学界的炸弹，当时《自然》《科学》等相继发文，强调了这是人工智能的一次重大胜利。

在细胞中，蛋白质的折叠过程需要分子蛋白或辅助蛋白的帮助。而我们能看到的是，一些氨基酸序列通过一系列变化，形成了一个具有三维结构和活性的蛋白质。在蛋白质中，具有相同特性的氨基酸通过特殊的共价键（例如二硫键）聚集到一起，形成一些特定的螺旋结构，比化学键更加微弱的分子间作用力维系着蛋白质的三维结构。

但是，依靠这些理论还远远不足以准确预测蛋白质的三维结构，这也是很多参与CASP比赛的算法分数不高的原因。在今年7月15日一项公布于《自然》的论文中，DeepMind的研究团队详细介绍了AlphaFold成功的原因。这一算法采取了多序列比对和一种新型的神经网络架构，将重点放在一些关键的氨基酸上。此外，这一算法还纳入了结构模块（Structure Module），用于评估预测的蛋白质结构的每个氨基酸残基与其真实位点的差异。DeepMind的研究团队还强调，AlphaFold是首个在不知道相似蛋白的结构时，也可以在原子层面上精确预测蛋白质结构的算法。

昨日，在发表于《自然》期刊的一项研究中，他们和EMBL-EBI合作利用AlphaFold做出了一项更有突破性和实用性的研究—— 直接对人类蛋白组中98.5%的蛋白质完整三维的结构进行了预测 。根据他们的估计，虽然蛋白质资料库（PDB）中公布的人源蛋白质三维结构占到了目前人类蛋白组的35%，但是很多蛋白质的空间结构并不完整。实际上，完整的三维蛋白质结构只占17%。

类似于CASP比赛中的GDT分数，研究人员也为AlphaFold设置了一个可以评估预测可信度的数值—— pLDDT （每个残基位点的可信度测评，per-residue confidence metric）。当pLDDT值大于90，表示对蛋白质中某个氨基酸残基位置的预测具有很高的可信度；当pLDDT值大于70，表明预测结果是基本准确的。

在对人体蛋白质组三维结构的预测中， AlphaFold精确预测了35.7%的氨基酸残基的位点，基本准确地预测了58.0%的氨基酸的位点。 在蛋白质水平上，这一算法也能较为准确地预测人类蛋白组中43.8%的蛋白质至少3/4序列的空间结构。在1290个没有没有参考结构的蛋白质中，AlphaFold能较为准确预测每个蛋白中近200个氨基酸残基的空间结构（pLDDT 70）。

在这次实验中，AlphaFold还 准确预测出由于许多和药物靶点相关的酶和膜蛋白的三维结构 。由于膜蛋白的结构复杂，一直以来，通过实验方法来解析这类蛋白的结构都极具挑战性。除此之外，AlphaFold还能较为准确地预测出此前没有接受过训练或不熟悉的蛋白质的三维结构。

除了人源的蛋白质，他们还利用AlphaFold对其他20种模式生物（包括小鼠、玉米和疟原虫）蛋白组中的蛋白进行了预测。根据《自然》官网的消息，这些预测的蛋白质三维结构数据已通过EMBL-EBI托管的 公用数据库 免费向公众开放， 目前有近36.5万个蛋白质结构已在该数据库中发布 ，而到今年年底，这一数值有望增长到1.3亿。DeepMind和EMBL-EBI的研究人员强调，目前这部分工作还只是一个开始。他们想要进一步验证这些预测的结果，更重要的是，将它们应用到迄今为止不可能实现的实验中。

近70年来，解析蛋白质的空间结构一直是一项极具科学意义的难题。如果基因组是一个“指令官”，那么蛋白质就是基因功能的“执行者”，可以说蛋白质几乎参与人体内所有的生理过程和疾病过程。如果我们能掌握蛋白质的精确结构，就像解析了一把精密的锁的内部结构。对于人类来说，也更容易开发出一把甚至多把能打开这些“锁”的钥匙，而这将会改变我们在分子水平上对自身的认知，治疗现今绝大多数的人类疾病。

DeepMind联合创始人兼首席执行官杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）认为，这是人工智能系统迄今为止对推进科学发展作出的最大贡献。此外，对于一些AlphaFold无法准确预测的蛋白结构，一些科学家也发表了自己的见解。一部分人认为，在人类等真核生物中，相当一部分蛋白质区域本身就是无序的，这或许是为了与其他的蛋白分子相互作用，也可能还有一些我们还不知道的作用。

值得一提的是，在《自然》于上周发表AlphaFold论文的次日，《科学》杂志也公布了另一项蛋白质预测算法——RoseTTAFold。这个算法由华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所和哈佛大学、剑桥大学等机构联合开发。它采用和AlphaFold2不同的深度学习算法，但具有AlphaFold2可媲美的超高准确率，而且速度更快、对计算机处理能力的需求也较少，能在短短的10分钟内计算出一个蛋白的结构。目前，研究人员正在用这一算法研究一些和人类 健康 直接相关的蛋白质的结构。

这两项算法的出现无疑标志着在结构生物学领域，AI的时代已经到来。

撰文 | 石云雷

审校 | 吴非

参考链接：

近十多年来，随着算法与控制技术的不断提高，人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展。并且，随着人机交互的优化、大数据的支持、模式识别技术的提升，人工智能正逐渐的走入我们的生活。本文主要阐述了人工智能的发展历史、发展近况、发展前景以及应用领域。 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，是麦卡赛等人在1956年的一场会议时提出的概念。 近几年，在“人机大战”的影响下，人工智能的话题十分的火热，特别是在“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜李世石后，人们一直在讨论人是否能“战胜”自己制造的有着大数据支持的“人工智能”，而在各种科幻电影的渲染中，人工智能的伦理性、哲学性的问题也随之加重。 人工智能是一个极其复杂又令人激动的事物，人们需要去了解真正的人工智能，因此本文将会对什么是人工智能以及人工智能的发展历程、未来前景和应用领域等方面进行详细的阐述。 人们总希望使计算机或者机器能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动，并帮助人们解决现实中实际的问题。而要达到以上的功能，则需要计算机（机器人或者机器）具有以下的能力： 自然语言处理（natural language processing） 知识表示（knowledge representation） 自动推理（automated reasoning） 机器学习（machine learning） 计算机视觉（computer vision） 机器人学（robotics） 这6个领域，构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵（Alan Turing）在1950年还提出了一种图灵测试（Turing Test），旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。 关于图灵测试，是指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 图灵测试是在60多年前就已经提出来了，但是在现在依然适用，然而我们现在的发展其实远远落后于当年图灵的预测。 在2014年6月8日，由一个俄罗斯团队开发的一个模拟人类说话的脚本——尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）成为了首个通过图灵测试的“计算机”，它成功的使人们相信了它是一个13岁的小男孩，该事件成为了人工智能发展的一个里程碑。 在2015年，《Science》杂志报道称，人工智能终于能像人类一样学习，并通过了图灵测试。一个AI系统能够迅速学会写陌生文字，同时还能识别出非本质特征，这是人工智能发展的一大进步。 ①1943-1955年人工智能的孕育期 人工智能的最早工作是Warren McCulloch和Walter Pitts完成的，他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特海德的对命题逻辑的形式分析、图灵的理论，他们提出了一种神经元模型并且将每个神经元叙述为“开”和“关”。人工智能之父图灵在《计算机与智能》中，提出了图灵测试、机器学习、遗传算法等各种概念，奠定了人工智能的基础。 ②1956年人工智能的诞生 1956年的夏季，以麦卡锡、明斯基、香农、罗切斯特为首的一批科学家，在达特茅斯组织组织了一场两个月的研讨会，在这场会议上，研究了用机器研究智能的一系列问题，并首次提出了“人工智能”这一概念，人工智能至此诞生。 ③1952-1969年人工智能的期望期 此时，由于各种技术的限制，当权者人为“机器永远不能做X”，麦卡锡把这段时期称作“瞧，妈，连手都没有！”的时代。 后来在IBM公司，罗切斯特和他的同事们制作了一些最初的人工智能程序，它能够帮助学生们许多学生证明一些棘手的定理。 1958年，麦卡锡发表了“Program with Common Sense”的论文，文中他描述了“Advice Taker”，这个假想的程序可以被看作第一个人工智能的系统。 ④1966-1973人工智能发展的困难期 这个时期，在人工智能发展时主要遇到了几个大的困难。 第一种困难来源于大多数早期程序对其主题一无所知； 第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性。 第三种困难是来源于用来产生智能行为的基本结构的某些根本局限。 ⑤1980年人工智能成为产业 此时期，第一个商用的专家系统开始在DEC公司运转，它帮助新计算机系统配置订单。1981年，日本宣布了“第五代计算机”计划，随后美国组建了微电子和计算机技术公司作为保持竞争力的集团。随之而来的是几百家公司开始研发“专家系统”、“视觉系统”、“机器人与服务”这些目标的软硬件开发，一个被称为“人工智能的冬天”的时期到来了，很多公司开始因为无法实现当初的设想而开始倒闭。 ⑥1986年以后 1986年，神经网络回归。 1987年，人工智能开始采用科学的方法，基于“隐马尔可夫模型”的方法开始主导这个领域。 1995年，智能Agent出现。 2001年，大数据成为可用性。 在1997年时，IBM公司的超级计算机“深蓝”战胜了堪称国际象棋棋坛神话的前俄罗斯棋手Garry Kasparov而震惊了世界。 在2016年时，Google旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋（AlphaGo）以4:1的战绩战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，从而又一次引发了关于人工智能的热议，随后在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上以3:0的战绩又战胜了世界排名第一的柯洁。 2017年1月6日，百度的人工智能机器人“小度”在最强大脑的舞台上人脸识别的项目中以3:2的成绩战胜了人类“最强大脑”王峰。1月13日，小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2:2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2:0的成绩战胜了“水哥”王昱珩，更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。 2016年9月1日，百度李彦宏发布了“百度大脑”计划，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到孩子的智力水平。李彦宏阐述了百度大脑在语音、图像、自然语言处理和用户画像领域的前沿进展。目前，百度大脑语音合成日请求量2.5亿，语音识别率达97%。 “深度学习”是百度大脑的主要算法，在图像处理方面，百度已经成为了全世界的最领先的公司之一。 百度大脑的四大功能分别是：语音、图像，自然语言处理和用户画像。 语音是指具有语音识别能力与语音合成能力，图像主要是指计算机视觉，自然语言处理除了需要计算机有认知能力之外还需要具备推理能力，用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。 工业4.0是由德国提出来的十大未来项目之一，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂。 工业4.0已经进入中德合作新时代，有明确提出工业生产的数字化就是“工业4.0”对于未来中德经济发展具有重大意义。 工业4.0项目主要分为三大主题：智能工厂、智能生产、智能物流。 它面临的挑战有：缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的进程、企业的IT部门有冗余的威胁、利益相关者普遍不愿意改变。 但是随着AI的发展，工业4.0的推进速度将会大大推快。 人工智能可以渗透到各行各业，领域很多，例如： ①无人驾驶：它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。英国政府也在资助运输研究实验室（TRL），它将在伦敦测试无人驾驶投递车能否成功用于投递包裹和其他货物，使用无人驾驶投递车辆将成为在格林威治实施的众多项目之一。 ②语音识别：该技术可以使让机器知道你在说什么并且做出相应的处理，1952年贝尔研究所研制出了第一个能识别10个英文数字发音的系统。在国外的应用中，苹果公司的siri一直处于领先状态，在国内，科大讯飞在这方面的发展尤为迅速。 ③自主规划与调整：NASA的远程Agent程序未第一个船载自主规划程序，用于控制航天器的操作调度。 ④博弈：人机博弈一直是最近非常火热的话题，深度学习与大数据的支持，成为了机器“战胜”人脑的主要方式。 ⑤垃圾信息过滤：学习算法可以将上十亿的信息分类成垃圾信息，可以为接收者节省很多时间。 ⑥机器人技术：机器人技术可以使机器人代替人类从事某些繁琐或者危险的工作，在战争中，可以运送危险物品、炸弹拆除等。 ⑦机器翻译：机器翻译可以将语言转化成你需要的语言，比如现在的百度翻译、谷歌翻译都可以做的很好，讯飞也开发了实时翻译的功能。 ⑧智能家居：在智能家居领域，AI或许可以帮上很大的忙，比如模式识别，可以应用在很多家居上使其智能化，提高人机交互感，智能机器人也可以在帮人们做一些繁琐的家务等。 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等的多领域交叉学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径,也是深度学习的基础。 机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行： （1）面向任务的研究 研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。 （2）认知模型 研究人类学习过程并进行计算机模拟。 （3）理论分析 从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。但是现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）进行随机化搜索，它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，它是现代有关智能计算中的关键技术。 Deep Learning即深度学习，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 他的基本思想是：假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。Deep Learning需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设设计了一个系统S（有n层），通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。 深度学习的主要技术有：线性代数、概率和信息论；欠拟合、过拟合、正则化；最大似然估计和贝叶斯统计；随机梯度下降；监督学习和无监督学习深度前馈网络、代价函数和反向传播；正则化、稀疏编码和dropout；自适应学习算法；卷积神经网络；循环神经网络；递归神经网络；深度神经网络和深度堆叠网络； LSTM长短时记忆；主成分分析；正则自动编码器；表征学习；蒙特卡洛；受限波兹曼机；深度置信网络；softmax回归、决策树和聚类算法；KNN和SVM； 生成对抗网络和有向生成网络；机器视觉和图像识别；自然语言处理；语音识别和机器翻译；有限马尔科夫；动态规划；梯度策略算法；增强学习（Q-learning）。 随着人工智能的发展，人工智能将会逐渐走入我们的生活、学习、工作中，其实人工智能已经早就渗透到了我们的生活中，小到我们手机里的计算机，Siri,语音搜索，人脸识别等等，大到无人驾驶汽车，航空卫星。在未来，AI极大可能性的去解放人类，他会替代人类做绝大多数人类能做的事情，正如刘慈欣所说：人工智能的发展，它开始可能会代替一部分人的工作，到最后的话，很可能他把90%甚至更高的人类的工作全部代替。吴恩达也表明，人工智能的发展非常快，我们可以用语音讲话跟电脑用语音交互，会跟真人讲话一样自然，这会完全改变我们跟机器交互的办法。自动驾驶对人也有非常大的价值，我们的社会有很多不同的领域，比如说医疗、教育、金融，都会可以用技术来完全改变。 [1] Russell,S.J.Norvig,P.人工智能：一种现代的方法（第3版）北京：清华大学出版社，2013（2016.12重印） [2]库兹韦尔，人工智能的未来杭州：浙江人民出版社，2016.3 [3]苏楠.人工智能的发展现状与未来展望[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2017,(04):107-108. [4]王超.从AlphaGo的胜利看人工智能的发展历程与应用前景[J].中国新技术新产品,2017,(04):125-126. [5]朱巍,陈慧慧,田思媛,王红武.人工智能:从科学梦到新蓝海——人工智能产业发展分析及对策[J].科技进步与对策,2016,(21):66-70. [6]王江涛.浅析人工智能的发展及其应用[J].电子技术与软件工程,2015,(05):264. [7]杨焱.人工智能技术的发展趋势研究[J].信息与电脑(理论版),2012,(08):151-152. [8]张妮,徐文尚,王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械,2009,(02):4-7. [9]王永忠.人工智能技术在智能建筑中的应用研究[J].科技信息,2009,(03):343+342. [10]李德毅,肖俐平.网络时代的人工智能[J]中文信息学报,2008,(02):3-9. [11]李红霞.人工智能的发展综述[J].甘肃科技纵横,2007,(05):17-18 [12]孙科.基于Spark的机器学习应用框架研究与实现[D].上海交通大学,2015. [13]朱军,胡文波.贝叶斯机器学习前沿进展综述[J].计算机研究与发展,2015,(01):16-26. [14]何清,李宁,罗文娟,史忠植.大数据下的机器学习算法综述[J].模式识别与人工智能,2014,(04):327-336. [15]郭亚宁,冯莎莎.机器学习理论研究[J].中国科技信息,2010,(14):208-209+214. [16]陈凯,朱钰.机器学习及其相关算法综述[J].统计与信息论坛,2007,(05):105-112. [17]闫友彪,陈元琰.机器学习的主要策略综述[J].计算机应用研究,2004,(07):4-10+13. [18]张建明,詹智财,成科扬,詹永照.深度学习的研究与发展[J].江苏大学学报(自然科学版),2015,(02):191-200. [19]尹宝才,王文通,王立春.深度学习研究综述[J].北京工业大学学报,2015,(01):48-59. [20]刘建伟,刘媛,罗雄麟.深度学习研究进展[J].计算机应用研究,2014,(07):1921-1930+1942 [21]马永杰,云文霞.遗传算法研究进展[J].计算机应用研究,2012,(04):1201-1206+1210. [22]曹道友.基于改进遗传算法的应用研究[D].安徽大学,2010

近期发表的论文

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个人简介： Edward H. Sargent，加拿大多伦多大学副校长、加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士，是多伦多大学电子与计算机工程系教授。他是加拿大纳米技术领域的首席科学家，是胶体量子点光探测领域的开拓者，也是量子点PN结太阳能电池的发明者和光电转换效率的世界纪录的保持者，并通过所领导团队的努力，每年都在刷新纪录。迄今为止，已在Nature和Science等国际顶级期刊发表论文多篇团队已经发表超过300篇论文，论文被引用超过20000次，H因子72。

团队合照

接下来，我列举了Edward H. Sargent教授近期发表在Nature/Science系列期刊的工作！希望借此机会向大佬学习一下！

通过将二氧化碳电化学还原为化学原料，如乙烯，可同时达到二氧化碳减排和生产可再生能源的目的，目前，Cu是CO2RR的主要电催化剂。然而，迄今为止所达到的能源效率和生产率(目前的密度)仍然低于以工业生产乙烯所需的值。

鉴于此，卡内基梅隆大学的Zachary Ulissi、多伦多大学的Edward H. Sargent等人通过密度泛函理论计算结合主动机器学习来识别，描述了Cu-Al电催化剂能有效地将二氧化碳还原为乙烯，具有迄今为止所报道的最高的法拉第效率。与纯铜相比，在电流密度为400mA/cm2下Cu-Al电催化剂的法拉第效率超过了80%，以及在150mA/cm2下，在其阴极乙烯的能量转换效率则达到了~55%。理论计算表明，铜铝合金具有多个活性位点、表面定向和最佳CO结合能，有利于高效的、高选择性地还原CO2。

此外，原位X射线吸收光谱表明，铜和铝能够形成良好的铜配位环境，从而增强C-C二聚作用。这些发现说明了计算和机器学习在指导多金属系统的实验 探索 方面的价值，这些系统超越了传统的单金属电催化剂的局限性。

Accelerated discovery of CO2 electrocatalysts using active machine learning,

电解二氧化碳电还原反应(CO2RR)可用于绿色生产乙醇，然而，该反应的法拉第效率目前仍然不高，特别是在总电流密度超过10mA cm−2下。

鉴于此，多伦多大学的Edward H. Sargent团队报道了一类催化剂，其产乙醇的法拉第效率高达52.1%，阴极能量转化效率为31%。作者发现通过抑制中间体HOCCH*的脱氧作用，可以降低乙烯的选择性，促进乙醇生产。密度泛函理论(DFT)计算表明，由于封闭的N-C层具有很强的供电子能力，在Cu表面涂覆一层氮掺杂碳(N-C)可以促进C-C耦合，抑制HOCCH*中碳氧键的断裂，从而提高CO2RR中乙醇的选择性。

Efficient electrically powered CO2-to-ethanol via suppression of deoxygenation,

堆叠具有较小带隙的太阳能电池形成双结膜，为克服单结光伏电池的Shockley-Queisser极限提供了可能。随着溶液处理钙钛矿的快速发展，有望将钙钛矿的单结效率提高>20％。然而，这一工艺仍未实现与行业相关的纹理晶体硅太阳能电池进行整体集成。

来自多伦多大学的Edward H. Sargent 和阿卜杜拉国王 科技 大学的Stefaan De Wolf团队，报道了将溶液处理的微米级钙钛矿顶部电池与完全纹理化的硅异质结底部电池相结合，进行集成双叠层电池的方法。为解决微米级钙钛矿中电荷收集的难点，作者将硅锥体底部的耗尽宽度提高了三倍。此外，通过在钙钛矿表面固定一种自限型钝化剂(1-丁硫醇)，增加了扩散长度且进一步抑制了相偏析。这些多方位的结构改善，使钙钛矿—硅串联太阳能电池的整体效率达到了25.7％。在85°C下进行400小时的热稳定性测试，以及在40°C、在最大功率点下工作400小时后，发现其性能衰减可忽略不计。

Efficient tandem solar cells with solution-processed perovskite on textured crystalline silicon,

在这里，作者首先讨论了四类分子强化策略：①分子加成修饰的多相催化剂、②有机金属络合物催化剂、③网状催化剂和④无金属聚合物催化剂。作者介绍了目前在分子策略方面的挑战，并描述了电催化CO2RR产多碳产品的前景。这些策略为电催化CO2RR提供了潜在的途径，以解决催化剂活性、选择性和稳定性的挑战，进一步发展CO2RR。

Molecular enhancement of heterogeneous CO2 reduction,

目前通过优化钙钛矿的组成经过组合优化，在最先进的钙钛矿太阳能电池中通常含有六种成分(AxByC1−x−yPbXzY3−z)。关于每个组成部分的精确作用仍然存在许多不清晰，如何正确理解和掌握钙钛矿材料中不同组分对晶体结构、性能的影响关系，对于制备新型的高性能钙钛矿材料而言具有重要的指导意义。

鉴于此，多伦多大学的Edward H. Sargent与麻省理工学院的William A. Tisdale等人利用瞬态光致发光显微镜(TPLM)，并结合理论计算，探究了钙钛矿材料中组分—结构—性能之间的关系。研究表明，单晶钙钛矿材料内部载流子的扩散率与结构组成无关；而对于多晶钙钛矿，不同的成分对载体扩散起着至关重要的作用。与CsMAFA型钙钛矿相比，不含MA的CsFA型钙钛矿载流子扩散率要低一个数量级。

元素组成研究表明，CsFA颗粒呈级配组成。在垂直载流子输运和表面电位研究中可以看到，CsFA型钙钛矿由于其非均匀结晶，从而引起晶粒的元素分布不一致，形成了不利于载流子扩散的“壳核结构”。而掺入MA可以有效改善颗粒成分的均匀性，在CsMAFA薄膜中产生了高的扩散系数。

Multi-cation perovskites prevent carrier reflection from grain surfaces, /10.1038/s41563-019-0602-2

电解二氧化碳还原(CO2RR)转化为有价值的燃料和原料，为这类温室气体的利用提供了一条有吸引力的途径。然而，在这类电解装置内，往往是由有限的气体通过液体电解质扩散到催化剂的表面，电解效率仍然不高。

鉴于此，多伦多大学的David Sinton和Edward H. Sargent等人提出了一种催化剂：离聚物本体异质结结构(CIBH)，可用于分离气体、以及离子和电子的传输。CIBH由金属和具有疏水和亲水功能的超细离子层组成，可将气体和离子的输运范围从数十纳米扩展到微米级。采用这种设计策略，作者实现了在7 M KOH电解液中，以铜为催化剂进行电还原CO2，在阴极法拉第效率为45%下，产乙烯的偏电流密度高达1.3A cm-2。

CO2 electrolysis to multicarbon products at activities greater than 1 A cm−2,

手性材料在推动生物标记、手性分析和检测、对映异构体选择性分离、偏振相关光子学和光电子学应用等领域的发展具有重要意义。一维半导体的区域选择性磁化可以实现室温下的各向异性磁性，以及自旋极化——这是自旋电子学和量子计算技术所必需的特性。

鉴于此，中国科学技术大学俞书宏院士团队与国家纳米科学中心唐智勇研究员课题组、多伦多大学Edward Sargent教授团队等人利用局域磁场调控电偶极矩与磁偶极矩之间的相互作用，成功合成了一类新型手性无机纳米材料。

利用这一策略，作者将具有不同晶格、化学成分和磁性能的材料，即一个磁性成分(Fe3O4)和一系列半导体纳米棒结合在一起，在特定的位置吸收紫外线和可见光谱。由此产生的异质纳米棒表现出由特定位置磁场诱导的光学活性。本文提出的区域选择性磁化策略为设计手性和自旋电子学的光学活性纳米材料提供了一条途径。

Regioselective magnetization in semiconducting nanorods,

电催化CO2还原反应(CO2RR)为温室气体的利用、化学燃料的生产提供了一种可持续的、碳中性的方法。然而，从CO2RR高选择性地生产C2产品(例如乙烯)仍然是一个挑战。

鉴于此，多伦多大学Edward H. Sargent教授、加州理工学院Theodor Agapie教授、Jonas C. Peters教授等人提出了一种分子调控策略，用有机分子使电催化剂表面功能化，用于稳定反应中间产物，使CO2RR高选择性地产乙烯。

通过电化学、操作/原位光谱和计算研究，研究了通过芳基吡啶的电二聚作用衍生的分子库对Cu的影响。结果发现，粘附分子提高了CO中间体的稳定性，有利于进一步还原成乙烯。在中性介质的液流电池中，在偏电流密度为230 mA cm-2下，电催化CO2RR产乙烯的法拉第效率高达72%。

Molecular tuning of CO2-to-ethylene conversion,

非全日制研究生和同等学力申硕都属于在职研究生，但非全日制研究生比同等学力申硕多的一个步骤是，录取前的复试，这一步也会淘汰一部分人，非全日制研究生复试一般包含：英语测试、专业课测试和综合素质的测试，所以在参加复试前准备好各类复试资料很重要。一、指定的参考书：重点看不少研究生招生单位都规定了复试专业课的参考书，一定要及时复试这类参考书。但是，不要看得过细，因为专业课复试考查的是考生的知识面和广度，可以把一本书分为若干个专题，按照专题去复习即可。二、没有指定参考书：学科领域内靠前的专家的相关著作也有不少在职研究生招生单位没有规定复试专业课的参考书，请各位考生一定认真复习你报考专业所在领域的比较靠前的专家的相关著作。这些著作可以说代表了这个学科的研究前沿，在你准备读研究生之前，了解这些很有必要。三、导师近期发表的论文：重点看你报考的院系的导师最近发表的文章，一般看近3年即可，如果导师很多，只看排名靠前的几位导师的文章。搜索方法：学校图书馆的中国知网。四、本科毕业设计：很重要不要认为考研笔试成绩考的很好就一定被录取，不要以为你的毕业设计可有可无，你大错特错，虽然你的毕业设计在研究生导师眼里可能根本算不上学术研究，但是，导师可以从你的毕业设计看出你对待学术的态度，因此，各位一定要认真做你的毕业设计。考研政策不清晰？同等学力在职申硕有困惑？院校专业不好选？点击底部官网，有专业老师为你答疑解惑，211/985名校研究生硕士/博士开放网申报名中：