摘要：碳达峰、碳中和是一场极其广泛的绿色革命，可以推动经济社会高质量发展，对实现全球绿色转型具有重大意义。当前，随着环境问题的日益加剧，工业废水产生了大量有毒的有机化合物，将这些物质释放到水生环境中会对人类健康造成极大的威胁，因此，对有机污染物的合理处理变得尤为重要，制备具有高催化效率、高循环稳定性、低成本和绿色环保的非贵金属催化剂可以促进绿色可持续发展。阐述了非贵金属基催化剂的研究进展，包括最常用的单/双金属、单/双金属氧化物、层状双金属氢氧化物以及金属基复合催化剂，可以将有机污染物通过绿色环保的方法降解为无毒、无害的物质，符合可持续发展理念。对提高催化降解效果的关键影响因素进行了分析和总结，并对未来研发更加多样化的降解污染物的催化剂指出了方向。

【摘 要】底部填充胶（Underfill）作为一种重要的集成电路封装电子胶粘剂，在先进封装如2.5D、3D封装 中，用于缓解芯片封装中不同材料之间热膨胀系数不匹配带来的应力集中问题，进而提高器件封装可靠性。 在各种底部填充材料中，环氧树脂基底部填充胶是最常用的，也是商业化最成熟的产品。然而，广泛使用的毛 细管环氧基底部填充胶材料的导热系数较低，无法满足功率密度更高的下一代先进封装芯片不断增长的散热 要求。

摘要：热激子荧光材料由于交错的能级排列, 激子在电致发光过程中可由高位三重态通过反向系间窜跃转换到单重态, 从而最大限度利用三重态激子, 实现理论100%的最大内量子效率, 这不仅突破了传统荧光材料和三重态-三重态上转换发光材料在激子利用上的限制, 而且克服了热活化延迟荧光(TADF)材料在高电流密度下效率滚降严重的问题,因而在电致发光上显现出独特的优势。蓝光长期以来是有机光电全彩显示的短板。蓝光显示上, 磷光材料和TADF材料的色纯度和稳定性往往不尽如人意, 而热激子材料可实现更高品质的蓝光发射, 即使在深蓝领域也能表现出不俗的器件性能。系统地综述了蓝光热激子材料的发光机理、设计准则以及近年来具有代表性的研究成果, 并对其发展趋势进行展望。

摘要：金属-有机框架（Metal-Organic Frameworks，MOFs）是由金属离子与有机配体通过配位键连接而成的高度有序多孔网络框架。MOFs具有比表面积大、孔径可调、结构多样等特性，在材料、环境以及生物医药等领域的应用具有潜在的优势。但是，MOFs存在易水解、稳定性较低、导电性差以及不易加工等缺点，与其他材料复合是改善其性能的有效途径之一。石墨烯具有突出的化学稳定性、良好的导电性、光学特性和力学特性等性能。石墨烯与MOFs的复合可有效提高和改善MOFs光电性能、稳定性以及可回收利用性。本综述介绍了原位生长法、界面生长法和共混成型法等石墨烯、MOFs 复合材料的制备方法。进一步论述了其在气体分离与存储、水体净化、化学传感器和催化剂领域的应用。最后，对石墨烯/MOFs复合材料制备技术的开发及其潜在应用进行了总结和展望。

摘要：功能高分子材料是一类具有催化性、导电性、光敏性、生物活性等特殊功能的高分子材料，对物质、能量、信息具有传输、转换或贮存的作用。功能高分子材料具有质量轻、种类多样、专用性强等特点，广泛应用于机械、信息技术、生物医学等多个领域。功能高分子材料的发展非常迅速，为满足各领域对新技术发展的需要，功能高分子材料逐渐往多功能化方向发展，比如电磁材料、光热材料等相继出现。而随着智能高分子的出现，功能高分子材料也逐渐向着智能化发展，比如自修复功能高分子材料、形状记忆材料等。本文综述了近年来功能高分子材料的研究进展，重点介绍了反应型功能高分子材料、光功能高分子材料、电功能高分子材料、生物医用功能高分子材料、环境降解高分子材料、形状记忆高分子材料及智能高分子水凝胶这几类功能高分子材料，并对其应用做了简要阐述。目前功能高分子材料更多的是仅有光电等传统功能或形状记忆等特殊功能，相信兼有传统功能和特殊功能的功能高分子材料将是未来材料的发展方向。

摘要：金属有机框架（MOFs）材料因具有良好的稳定性、优异的吸附性能和可设计性等优点受到广泛关注。近十几年来，有关MOFs材料的研究发展迅速。理论计算模拟作为一种重要的研究手段，在MOFs材料的吸附机理研究、高通量筛选等工作研究中发挥了不可替代的作用。本文归纳了量子力学计算、分子力学模拟、介观模拟、有限元模拟和机器学习等计算机模拟方法，总结了不同层次的计算模拟方法用于解决MOFs材料研究中的主要科学问题，重点介绍了这些方法在MOFs对气体的吸附性分离与储存、溶液中有机化合物的吸附性分离与提取、催化反应和药物负载等几个典型研究方向的研究进展。最后，对计算模拟应用于MOFs材料研究的前景和发展方向做了展望。

摘要：电化学传感器因其具有灵敏度高、选择性好、成本低廉、操作简便等特点，在疾病诊断、环境监测和食品安全等领域得到了广泛应用。电子导电金属有机框架(electrically conductive metal‐organic frameworks，EC-MOFs)凭借其高比表面积、丰富的孔结构、灵活可调的设计特性以及优异的催化性能、高效的电子传输能力和显著的信号放大效应，为电化学传感领域提供了全新的研究机遇和发展方向。本文系统总结了EC-MOFs材料在电化学传感领域的最新研究进展，重点探讨了基于EC-MOFs电化学传感器工作电极的设计合成策略，详细评述了其在生物分子识别、环境污染物监测等方面的突破性应用，同时深入分析了EC-MOFs在电化学传感领域面临的关键挑战，并对其未来发展方向进行了展望。

摘要：全氟和多氟烷基物质(PFAS)因其极高的化学稳定性和环境持久性, 在全球水体中广泛存在, 且对生态系统与人类健康构成潜在威胁. 传统去除技术依赖大量实验与参数调优, 面临效率低、成本高与适应性差等瓶颈.近年来, 基于人工智能的机器学习(ML)方法在环境科学领域快速发展, 展现出提升去除效率和优化处理过程的重要潜力. 本文综述了ML在吸附、膜分离、电化学及光催化等主流PFAS去除技术中的应用进展, 聚焦其在去除性能预测、工艺参数优化、材料筛选与合成、机制解析等方面的赋能作用. 在此基础上, 进一步剖析了当前ML方法在数据质量、模型泛化、环境适应性与毒性预测等方面面临的挑战. 最后提出通过高质量数据集、多模态模型和智能化部署等路径, 推动构建高效低碳的PFAS治理体系, 为未来研究与工程实践提供参考.

摘要：低维磁性材料能够同时利用电子的自旋和电荷自由度进行信息的存储、处理和传递, 在下一代高速信息技术中展现出重要应用前景. 然而, 低维磁性材料发展面临着实验合成和表征困难、居里温度低、功能单一等问题. 针对这一现状, 通过第一性原理计算方法对低维磁性材料进行性能定制是解决上述问题的重要途径之一. 在此背景下, 金属有机配位体系凭借其独特的结构可设计性受到广泛的关注, 其丰富的过渡金属中心和多样化的有机配体库为低维磁性材料设计提供了广阔空间. 其中, 可精确调控的配位化学环境能有效地调制金属/配体的电荷态和自旋态, 从而诱导产生自旋极化. 而且, 金属和配体之间为配位键, 轨道耦合形式多样且可调, 为实现高居里温度、多样的磁相互作用提供了理想平台. 此外, 有机配体方便进行化学修饰和构象调控, 有利于实现磁性相变体系和多功能集成的自旋电子器件.为此, 系统总结了低维磁性金属有机材料第一性原理设计的最新研究进展, 重点阐述了金属有机体系实现特定功能性磁体的几个关键设计策略, 包括: 室温稳定亚铁磁体的构筑方法、磁性相变的化学调控策略、多铁磁体设计方法、具有显著Rashba效应的金属有机材料设计方案、双极磁性分子的设计原理、新型交变磁体的创制途径, 以及电场调控磁性的微观机制等. 最后, 探讨了结合机器学习方法实现具有高磁晶各向异性能的低维金属有机磁体的研究进展. 通过系统总结金属有机体系在低维磁性材料设计中的独特优势与现存挑战, 该展望期待能为后续相关研究提供前瞻性的理论指导与技术路线.

摘要：为高效捕获对人类健康与环境构成严重威胁的低浓度化学战剂及模拟物, 本研究依托AI 大数据驱动的高通量计算筛选策略, 针对数万种金属有机框架(Metal-organic Framework, MOF)吸附材料数据库进行系统分析, 精准评估低浓度化学战剂在空气中的捕获性能. 引入选择性与吸附容量的权衡值(TSN)作为综合指标, 结合六种算法(决策树、随机森林、梯度提升回归树、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting, XGB)、反向传播神经网络和轻梯度提升机)构建预测模型, 结果表明XGB 算法的预测效果最佳(R2 可达0.923). 随后, 将XGB 算法与MOFid 标准化标识符相结合, 采用大数据筛选挖掘方法对TOP1%高性能MOFs 进行结构共性解析, 发现开放过渡金属位点与刚性有机配体的协同作用有助于增强化学战剂的吸附亲和力; 同时, 特定拓扑的高出现频率证明了可通过形成有效的孔隙结构来增益吸附作用.本研究通过MOFid 赋能下的AI 大数据挖掘技术为优化MOF 吸附性能和筛选高效材料提供了关键指导, 助力空气中痕量化学战剂的高效捕获.