• 结合密度泛函理论计算与聚类技术筛选用于卤化物钙钛矿太阳能电池的有机一价阳离子

  表面钝化被广泛用于提高杂化钙钛矿光伏器件的运行稳定性与效率；然而，钝化剂的选择在很大程度上仍依赖经验。研究人员提出了一种计算框架，将高通量密度泛函理论（DFT）计算与无监督聚类相结合，用于分析134种有机阳离子作为后处理界面钝化剂时，在零维（0D）Cs<sub

  来源：ACS Omega

  时间：2026-06-06

• 机器学习方法构建原子间势能以预测铂基燃料电池中的结构、传输与反应特性

  近年来，机器学习原子间势能（MLIPs）在准确度、速度和数据效率方面取得了快速进展。然而，在多组分体系中训练稳健的MLIPs仍然面临挑战。本研究中，研究人员训练了一种MLIP用于描述水合Nafion离聚物和铂催化剂，这些是燃料电池的重要组成部分，通过构建多样化

  来源：ACS Omega

  时间：2026-06-06

• 基于二乙醇胺接枝碳纳米粒子的智能手机辅助甲醛检测方法

  甲醛（FA）是一种公认的高危害室内污染物与人类致癌物，开发可现场部署的监测传感器对公共安全至关重要。研究人员报道了一种合成二乙醇胺功能化碳纳米粒子（CNPs-DEA）作为甲醛传感器的简便策略。战略性的表面功能化决定了特定的空间排布，这是实现与分析物高效协同作用

  来源：ACS Omega

  时间：2026-06-06

• 利用多金属纳米颗粒萃取重金属离子——通过氧化铁磁性纳米颗粒表面还原简便合成高熵合金(High Entropy Alloy, HEA)纳米颗粒的方法

  研究人员利用氧化铁磁性纳米颗粒(Nanoparticles, NPs)通过表面催化还原第10和第11族过渡金属离子，将其以多金属纳米颗粒形式萃取沉积于磁核表面，作为室温下水相合成高熵合金(High Entropy Alloy, HEA) NPs的前驱步骤。萃取

  来源：ACS Applied Nano Materials

  时间：2026-06-06

• 火星栖息地：极端环境下地外结构体设计的整体性方法(MARS HABITAT: A HOLISTIC APPROACH TO DESIGN EXTRATERRESTRIAL STRUCTURES UNDER EXTREME ENVIRONMENTS)

  摘要：火星探测是21世纪最具雄心的目标之一。本文提出一种跨学科研究方法，融合工程学、材料科学、地质学及行星科学，以理性且科学的方法设计新型火星栖息地(Martian Habitat)。研究建立了一套地外栖息地设计框架并应用于火星案例：首先明确任务类型与着陆点，

  来源：Acta Astronautica

  时间：2026-06-06

• 结合系绳拖曳(tether towing)与气动减速(aerodynamic braking)的主动空间碎片清除技术验证任务：概念与设计

  摘要：本文提出一种基于立方星(CubeSat)的、采用配备可展开气动减速装置(aerodynamic brake/aerobrake，命名为TARAZ——Tethered Aerobrake Research for Active deorbit and Ze

  来源：Acta Astronautica

  时间：2026-06-06

• 沙漠气候下水平与倾斜面太阳辐照度斜坡变异性评估的分类方法

  太阳辐照度斜坡（Solar Irradiance Ramps）是指在秒级到数分钟短间隔内太阳辐照度的剧烈变化。对于光伏（Photovoltaic, PV）等非惯性发电系统，这些变化会导致同样快速的输出功率波动，对系统的平衡管理产生重要影响，因此斜坡事件的预测与

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-06-06

• 综述：孟加拉湾区域海洋能及前沿转换技术综合综述

  随着全球人口快速增长，能源需求持续上升，导致对化石燃料的依赖增加及二氧化碳（CO2）排放加剧，因此蓝色能源——海洋能受到广泛关注。本研究调查了孟加拉湾（Bay of Bengal, BOB）沿岸国家的海洋能现状，探讨了该区域的波浪能、潮汐能及全球资源分布，并对

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-06-06

• 面向城市感知中多无人机动态协同调度的分层强化学习方法——一种分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)方案

  摘要—多无人机(Multi-UAV)系统日益广泛地部署于交通监视与环境监测等城市感知(Urban Sensing)场景中。然而，随着任务规模扩大与环境动态性增强，现有调度器在面对语义模糊的任务、时序冲突及快速膨胀的决策空间时，难以兼顾全局效率与局部实时响应能力

  来源：Internet of Things

  时间：2026-06-06

• 教育建筑中热感觉投票的预测：基于PMV映射与机器学习方法的全面对比评估

  确保热舒适的室内环境是保障 occupant 健康、生产力及整体福祉的基本前提。然而，尽管建模技术不断进步，利用实验收集的真实教室数据进行热舒适性预测的研究仍然探索不足，亟需进一步深入研究。该研究针对寒冷季节空调教育建筑中的热感觉投票（Thermal Sens

  来源：Energy and AI

  时间：2026-06-06

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