荧光导航冷冻聚焦离子束减薄技术的研究进展

摘要:细胞超微结构的原位解析是当前的一个研究热点。冷冻电子断层扫描成像技术(cryo-ET)是目前细胞原位结构解析的核心技术。cryo-ET 只能对厚度小于300 nm 的样品进行成像,因此利用cryo-ET 研究细胞超微结构时首先需要对细胞进行减薄。聚焦离子束(FIB)切割是目前冷冻生物样品减薄的主流技术。传统FIB 切割只能在细胞的任意位置上进行“盲切”,无法对细胞内部特定研究目标进行定点切割。光电融合成像技术(CLEM)恰可解决这一问题。CLEM 利用荧光成像技术识别并定位研究目标,通过光电图像的关联匹配,可在FIB 图像中确定荧光目标的位置,进而指导FIB 的定点减薄。针对荧光导航cryo-FIB 减薄的相关技术方法、仪器设备和工作流程进行了梳理,分析对比了主流方案的优缺点,旨在帮助研究者选择出合适的荧光导航FIB 减薄方案,并对该技术的未来发展方向进行了展望。

高强、高导铝合金研发的机器学习策略

摘要: 利用机器学习框架搭建材料研究设计平台对材料性能进行分析与预测,成为开发新型材料的重要手段。铝合金的导电率和强度往往是互斥的,导电率的提高,伴随着强度的降低。使用SVM、RF、ELM、BP 和DNN五种机器学习方法建立6000系铝合金的导电率和强度的机器学习预测模型。发现以热力学数据和加工工艺为特征输入,在合金性能预测模型的构建方面表现出巨大潜力。并最终筛选出精确度高,泛化能力好的深度神经网络预测模型。经过与实验数据验证,证明了所提模型对于铝合金导电率、强度预报的可靠性。

同步辐射技术在生物成像分析中的应用

摘要:生物学的发展对传统的研究方法提出了挑战,其深入研究依赖于方法学的发展. 同步辐射光源具有高亮度、高准直、宽频谱等性质,在从细胞到生物体的多尺度生物学研究中具有独特的优势。本文结合本实验室以及国内外的研究工作, 详细介绍了同步辐射相关技术包括X射线显微CT成像(Micro-CT)、纳米CT全场成像(TXM)、扫描透射软X射线显微成像(STXM)、X射线荧光成像(XRF)等在纳米-生物界面、细胞功能以及脑成像分析等方面的最新进展。

用于Li-CO2电池的过渡金属及其合金催化剂研究进展

摘要:【目的】提升锂-二氧化碳(Li-CO2)电池的反应可逆性和动力学特性,概括Li-CO2电池的简史、结构、工作原理以及关键科学问题,综述用于Li-CO2电池的过渡金属及其合金催化剂的成分、形貌、微观结构等特性及其对Li-CO2电池性能的影响,分析过渡金属及其合金催化剂在催化过程中的作用机制和演化行为。【研究现状】过渡金属对反应物吸附与活化、 放电产物沉积及分解具有促进作用。基于过渡金属元素构筑的单金属和双金属正极催化剂,在Li-CO2电池中的催化活性、作用机制及其自身在催化过程中的演化各不相同。金属间化合物具有显著区别于固溶合金、单分散双金属、单一金属的化学微环境,因此在促进反应物种吸附与活化、产物分解等方面表现出独特优势。【结论与展望】过渡金属及其合金催化剂的未来研究方向有:调控催化剂宏观形貌和表面微结构;监测催化过程中催化剂结构与成分演化、放电产物沉积与分解行为;建立适用于Li-CO2电池的催化剂关键“描述符”;开发低成本催化剂量产工艺。

光电压瞬态技术: 实时分析膜界面动态过程的新手段

摘要:活性分子与细胞膜之间的相互作用在许多基本的生物过程中扮演着至关重要的角色, 然而如何实现对此界面动力学过程的原位、实时、无标记且无侵入监测仍是生物物理研究领域所面临的一大挑战. 我们与合作者开发的光电压瞬态技术, 为解决这一问题提供了一种新途径. 该技术利用硅片光电响应生成电荷, 并将磷脂膜的充放电过程记录为电压瞬态脉冲、建立了该充放电过程与界面瞬时结构和性质之间的关联性. 因此, 通过对随时间演化的电压脉冲进行分析, 可以揭示活性分子作用下膜结构实时动态变化情况, 尤其是不同作用状态之间转换的时间信息, 可作为传统技术的有益补充. 同时, 该技术设备搭建成本低廉, 操作方便, 无需复杂的数据处理过程. 本综述概述了光电压瞬态技术的工作原理、设备搭建以及数据处理方法, 并以经典细胞膜模型——磷脂双层膜为例, 总结了该技术在探索磷脂膜水合特性及其与活性分子(如表面活性剂、聚合物、多肽和纳米颗粒) 相互作用机制方面取得的最新进展. 最后就该技术优缺点进行讨论并展望未来发展前景.

面向AI时代的纤维增强树脂基复合材料工艺仿真

摘要:纤维增强树脂基复合材料制造工艺是保证其产品结构效率和应用可靠性的关键,通过计算机进行工艺仿真是提高复合材料制造质量与降低制造成本的重要手段。传统工艺仿真依赖于制造过程中的物理化学机理,通过有限元/有限体积等数值计算方法,以及计算机图形学等辅助设计方法来求解相关机理模型的数学方程,目前已在增强体/预浸料的铺覆、树脂的渗透流动、热固性树脂的固化行为、热传导与热交换、非线性力学及残余应力与固化变形预测等方面得到广泛应用。近年来,人工智能(AI)的迅猛发展,其技术基础机器学习(ML)与人工神经网络(ANN)相结合,已用于增强体铺覆、液体成型工艺和热压罐工艺领域,主要目的是数据挖掘和建立降阶模型。前者可以建立工艺条件与制件固化质量、力学性能等之间的关系,后者则可以提高工艺仿真的计算效率。然而受限于纤维增强树脂基复合材料制造过程复杂、不可测、成本高的特点,在AI 时代的起点,仅依赖实验获得的数据量难以满足ML 的要求,同时数据驱动AI 还面临模型代表性、普适性、可解释性不确定的问题。因此,基于物理化学机理的传统工艺仿真可为数据驱动ML 仿真提供大量可靠数据,进而通过AI 建立更多描述复合材料工艺的定量模型,扩展工艺仿真可计算的过程;同时,通过AI 技术提高计算效率后,满足实时性要求的工艺仿真可进化为制造过程的数字孪生(DT),从而可为复合材料降低成本、提高全寿命周期管理的科学性提供新的技术支撑。

低温锂离子电池的动力学挑战及解决策略

摘要:锂离子电池(LIB)应用领域广泛,但其在低温条件下容量、倍率和寿命等指标严重下降,极大限制了LIB在低温领域的应用。造成LIB低温性能差的因素有很多,其中发生在电极/电解质界面附近的微观过程,特别是低温下固态电解质界面(SEI)附近锂离子(Li+)脱溶剂化能垒增大以及Li+通过SEI的缓慢传输对LIB的低温性能起着决定性作用。因此,低温电解液的改进与发展对低温LIB的进一步应用具有重要意义。从限制低温LIB动力学的因素着手,分析其低温速控步骤,并探讨了溶剂、盐、添加剂在不同电池体系中改善低温性能的机制和规律,期望从电解液设计的角度为下一代低温LIB的研究提供借鉴。

硫化铋基纳米材料在癌症诊断和治疗中的应用

摘要:癌症仍然是目前威胁人类生命和健康的主要疾病. 随着纳米技术的发展, 集成不同诊断和治疗功能的多功能纳米材料已成为纳米研究中最活跃的领域. 其中, Bi2S3基纳米材料由于其特殊的物理化学特性及生物相容性等,在生物医学领域引起了极大的关注。本文系统地总结了Bi2S3基纳米材料的形貌调控及缺陷调控策略, 概述了Bi2S3基纳米材料最近在癌症诊断和治疗方面的研究进展.。关键词:Bi2S3, 制备, 成像, 诊断, 治疗, 多功能化

超级铝热剂在固体推进剂中的应用研究进展

摘要:超级铝热剂具有高放热和高活性的特点,其反应速率和能量释放效率均显著高于传统铝热剂,应用于固体推进剂有望改善释能速率、效率、感度等指标,已成为固体推进剂的发展方向。总结了超级铝热剂的制备工艺、特点及其工业化应用潜力;论述了超级铝热剂在固体推进剂中的适用性;综述了超级铝热剂的微结构( 燃料/ 氧化剂界面控制、核壳结构、多层膜结构)和组分(金属氧化物、氟材料、碳纳米材料)对固体推进剂燃烧性能和能量释放的影响。超级铝热剂的添加显著提高了热反应活性和放热量,增强了推进剂的点火及燃烧性能,同时存在工业生产成本高、工艺控制要求复杂、燃烧过程精密控制难度大等问题,展望了未来超级铝热剂在固体推进剂中应用的研究重点和发展方向。

基于忆阻器的图卷积神经网络加速器设计

摘 要:图卷积神经网络(GCN)在社交网络、电子商务、分子结构推理等任务中的表现远超传统人工智能算法,在近年来获得广泛关注。忆阻器(ReRAM)作为一种新兴的非易失性存储器,具有高密度、读取访问速度快、低功耗和存内计算等优点。实验结果显示,该文加速器相比CPU有483倍速度提升和1569倍能量节省;相比GPU也有28倍速度提升和168倍能耗节省。关键词:存算一体;新型非易失性存储器;图卷积神经网络;加速器