• 通过调控Cu/Zn比例实现串联电催化反应，能够高效选择性地将硝酸转化为氨

  基于硝酸盐还原反应（NO3RR）的动力学匹配策略，本研究设计了一种Cu-Zn双位点层状双氢氧化物催化剂。通过调控Cu/Zn比例优化了硝酸盐到亚硝酸盐（R1）及后续氢化（R2）的协同反应过程，Cu1.5Zn1.5Al-R催化剂在-0.7 V vs RHE下获得95%的峰值法拉第效率，同时实现近零亚硝酸盐积累。原位红外光谱和在线质谱证实NOH中间体主导反应路径，Cu富集位点促进硝酸盐吸附与活化，Zn关联位点调控氢环境促进中间体氢化。该研究为电催化多步骤反应的协同调控提供了新范式。

  来源：ACTA PHYSICO-CHIMICA SINICA

  时间：2026-04-12

• 基于石墨化纳米金刚石的高性能1.5伏准固态对称超级电容器

  准固态对称超级电容器采用石墨化纳米金刚石电极，通过气相氧化调控表面性质，改善与PVA-KOH凝胶电解质的界面相容性，形成开放的中孔网络结构，促进离子快速传输。器件在5 A g⁻¹电流密度下仍保持78%的倍率性能，并具备高库伦效率和良好循环稳定性。该研究提出利用石墨化纳米金刚石的微观结构优势结合表面功能化策略提升高倍率超级电容器性能的策略。

  来源：CARBON

  时间：2026-04-12

• 通过冗余切片观测和逆向验证实现交叉视图定位

  Slice-Loc是一种两阶段可靠性感知的跨视图定位方法，通过分割全景图像生成冗余观测，利用几何一致性筛选有效姿态，并基于反证理论提出NFA评估可靠性，在DReSS-D数据集上验证可将平均定位误差从4.47米降至1.86米，方向误差从3.42度降至1.24度，同时将超过10米的错误比例降至3%以下。

  来源：ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

  时间：2026-04-12

• 基于印象整合理论的人工智能去拟人化的维度

  本研究基于印象整合理论，从认知、情感、关系三个维度构建AI去拟人化框架，揭示用户通过整合多维信息形成对AI非人化感知的机制，并验证九因子结构模型。研究发现AI身份认知会触发去拟人化过程，影响用户对AI的信任与态度，为理解人机界限提供新视角。

  来源：TECHNOLOGY IN SOCIETY

  时间：2026-04-12

• 关于WC-RCPP对超高性能混凝土（UHPC）时间依赖性流变性能的多种影响的见解

  湿碳化再生水泥粉末（WC-RCPP）通过吸附聚羧酸减水剂（PCE）和水吸收效应调控超高性能混凝土（UHPC）流变学特性，早期以PCE吸附主导，中期水化促进效应显著，后期水吸收与孔隙结构影响减弱。

  来源：CEMENT AND CONCRETE RESEARCH

  时间：2026-04-12

• 通过热力学驱动的双位点Mg²⁺占据机制，提升富锂正极的协同性能

  Mg²⁺掺杂通过双位点占据机制协同提升Li-rich锰基氧化物阴极的结构稳定性和离子扩散性能，密度泛函理论结合变量温度XRD证实Mg²⁺优先占据Li层后部分迁移至TM层Li位，增强Li⁺迁移通道并抑制氧释放，使容量保持率提升32.7%和10C倍率性能提升114.39%。

  来源：Energy Storage Materials

  时间：2026-04-12

• 双功能电解质添加剂可同时调节锌阳极和阴极界面，从而实现高性能的水基锌离子电池

  锌离子电池双功能添加剂甲硫氨酸同步抑制锌负极腐蚀枝晶和钒氧化物正极溶解，实现3200小时长循环稳定性。甲硫氨酸通过优化Zn²⁺溶剂化结构并化学吸附于锌负极表面抑制副反应和枝晶生长，同时化学吸附于钒氧化物正极表面与溶解钒离子配位阻止其水解腐蚀。硫酸根阴离子与甲硫氨酸协同增强效果，使全电池库仑效率达99.9%。

  来源：Energy Storage Materials

  时间：2026-04-12

• 水基锌离子电池中并发离子存储机制的定量解耦

  锌离子电池正极材料VO₂中Zn²⁺和H⁺协同存储机制首次定量解析。通过表面钝化层清洗及ICP-OES精确测定，发现3 M ZnSO₄（pH 5.1）中两者贡献率均衡达1.1:1，而3 M Zn(OTf)₂（pH 3.9）初始阶段H⁺主导，后Zn²⁺占比超过70%。揭示了电解液酸度调控电荷存储路径的机理，并阐明表面氧空位促进Zn²⁺存储的协同效应。

  来源：Energy Storage Materials

  时间：2026-04-12

• 综述：高性能锂电池电解质设计的进展与挑战

  锂离子电池电解质设计需通过调控Li+溶剂化结构提升高电压稳定性与锂金属兼容性，并构建电极/电解质界面工程，同时探索固态电解质和功能集成策略。

  来源：Energy Storage Materials

  时间：2026-04-12

• 大型语言模型（LLMs）中的隐私权衡与信息披露：隐私控制措施、引导机制以及用户对模型拟人化认知的作用

  本研究探讨拟人化大型语言模型（LLM）对话AI的隐私控制、隐私设计、隐私提示及拟人化特征对用户信息披露意愿的影响，基于通信隐私管理理论和隐私计算模型，通过情景调查和结构方程建模发现，拟人化能力和隐私提示能增强信任，而机构保障、用户自我调节和信息敏感性显著影响隐私顾虑与风险感知，提出信息共有概念以平衡个性化与隐私保护。

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION MANAGEMENT

  时间：2026-04-12

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