应用场景：数据处理与结构解析

关键性能：在186组基准测试中，AutoPD的解析成功率超过92%。

标签属性：晶体衍射

应用场景：益生菌检测

关键性能：基于RFC的线性判别分析分类器对益生菌菌株的分类准确率达99.68%，即使在菌株丰度比1:1000的样品中，也能灵敏地检测出低丰度的菌株

标签属性：拉曼

应用场景：锂金属电池

关键性能：F3-SEI使Li||Li对称电池能够长期稳定336天以上。F3-SEI也能显著提高Li||LiFePO4和Li|||NCM811扣式电池和软包电池的循环寿命

标签属性：锂金属电池

应用场景：高通量实时分析

关键性能：该技术可在50分钟内实时表征高达100902个单细胞，具有高稳定性、高通量、实时化和全流程自动化等特点

标签属性：高通量

应用场景：3D打印

关键性能：一种高通量组合打印方法，它能实现原位混合和打印，以微米级空间分辨率快速调整各种材料的混合比例，从而制造出具有组成梯度的材料

标签属性：3D打印

应用场景：薄膜电容器

关键性能：在250 ℃极端温度下，充放电效率在90%以上的能量密度达到2.1J/cm3，为目前报道最高水平

标签属性：薄膜

应用场景：化学无序材料的智能预测

关键性能：与传统枚举法相比，LAsou方法仅需要非常少的第一性原理计算就可以快速找到热力学稳定的结构

标签属性：机器学习 第一性原理

应用场景：数据驱动机器人合成纳米晶

关键性能：纳米晶高效逆向设计及合成

标签属性：机器学习

应用场景：膜分离

关键性能：在40 ℃下渗透蒸发5 weight %乙醇-水时，MOF-NS膜中的超快传输通道具有超高通量和8.9的分离因子，可用于生物燃料回收

标签属性：膜分离 MOF

应用场景：非血红素铁酶催化/生物催化

关键性能：总转化数高达10600，ee值为93%

标签属性：自由基生物催化

应用场景：微米到纳米级分辨率的跨尺度快速成像

关键性能：微透镜的引入提高了传统AFM光学系统的成像分辨率，成像放大率提高了3-4倍，有效地缩小了传统光学成像与AFM之间的分辨率差距。与单一AFM成像模式相比，成像速度提高了约8倍

标签属性：透镜 跨尺度

应用场景：机器学习

关键性能：开发了自动化高通量工作流，获得决定硬质涂层性质的关键参数，并发展理论预测模型

标签属性：机器学习 密度泛函理论

应用场景：固态锂电池

关键性能：高价阳离子-氧配位多面体共顶点连接形成的结构骨架有利于锂离子的快速传导

标签属性：固态锂电池 快离子导体材料

应用场景：仿生智能机器人

关键性能：该离子水凝胶可实现在受损后10分钟内的快速自愈合、愈合后的材料可承受超过7000%以上的大变形，11.76 S/cm的稳定电导率和长达到13个月的综合性能稳定性

标签属性：水凝胶 仿生材料

应用场景：单原子催化剂

关键性能：Mo-sTCNQ单层具有优异的NRR电催化性能、结构稳定性好、反应选择性高

标签属性：催化

应用场景：光电

关键性能：在65 ℃的N2气氛中连续工作1450 h后，仍然保持了99%的峰值效率，并且在整个老化过程中，该器件的磁滞也可以忽略不计

标签属性：钙钛矿

应用场景：膜过程分离

关键性能：优化出连续、均匀、平整的晶体薄膜，将其厚度降至80纳米，是旋涂法制备分子笼膜的1/4；一张膜实现多级分离，而无需其他的活化过程或者使用多张膜

标签属性：膜分离 膜材料

应用场景：新材料研发

关键性能：筛选出了4种具有较高热稳定性的无铅HOIDPs太阳能电池材料

标签属性：机器学习 DFT

应用场景：超稳定纳米催化剂设计

关键性能：所揭示的Sabatier原理使载体的高通量筛选能够打破关系并提高所支撑NPs的烧结阻力

标签属性：催化 机器学习

应用场景：加速双核钯催化剂识别

关键性能：报告了一个仅使用五个实验数据点的无监督机器学习工作流程

标签属性：机器学习