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材料设计的阴离子氧化还原拓扑化
摘要：拓扑化学是指固态反应的一般类别，其中前体和产品在其晶体结构中表现出强烈的案例。各种低维材料通过在其2D板之间或通过范德华（VDW）相互作用束缚的1D链之间容纳来宾原子或分子，都会受到这种逐步结构的转化。这些过程是由客人和主机框架之间的氧化还原反应驱动的，在这些反应中，过渡金属阳离子已被广泛利用为氧化还原中心。拓扑化学加上这种阳离子氧化还原，不仅可以采用诸如锂离子二级电池之类的技术应用，而且还可以作为分层过渡金属化合物的结构或电子微调的强大工具。近年来，我们一直在追求超出这种阳离子氧化还原拓制化学以外的材料设计，该底座层次化学大多仅限于2D或1D VDW系统。为此，我们提出了由2D阵列的非VDW化合物的新的拓扑化学反应，该反应由阴离子chalcogen二聚体的2D阵列与氧化还原intert宿主阳离子层交替。发现这些chalcogen二聚体与外部金属元件发生氧化还原反应，触发（1）插入这些金属以构建2D金属硫化剂，或（2）（2）去构成chalcogen anions。从整体上讲，这种拓扑化学就像“拉链”，在那里，阴离子chalcent-chalcogen键的还原性裂解为非VDW材料的空间打开了空间，从而形成了新的分层结构。关键字：拓扑化学，阴离子氧化还原，插入，辣椒剂，低维材料■简介这种观点简要总结了阴离子氧化还原拓扑化学实现的独特结构转换的开创性示例以及其合成和特征的挑战。
水性锌离子电池的锌阳极的主机设计策略
腐蚀抑制剂在工业和学术界都受到广泛关注。1 - 3它们具有简单实施，快速效果和高成本效率的优势。有机腐蚀抑制剂主要通过物理或化学吸附形成蛋白质膜，而无机腐蚀抑制剂主要产生沉淀膜和氧化物膜。与抗腐蚀措施（例如耐腐蚀材料和涂料）相比，使用腐蚀抑制剂是消耗的，需要连续供应，这增加了与手动操作的成本和时间相关。4 - 7由于常规腐蚀抑制剂无法巧妙地响应变化的腐蚀环境，因此有必要开发一种可以针对特定区域并增强保护的智能响应抑制剂系统，从而提高了抑制剂的利用率和效率，该抑制剂的效率为8,9，该抑制剂在本文中被称为智能抑制剂。同时，近年来腐蚀抑制剂和涂料之间的协同作用也是研究的重点。使用腐蚀抑制作用来修复涂层的损坏区域并形成自我修复
单击氟聚合物中的化学：当前状态和未来应用
Bruno Ameduri，Sanjib Banerjee，Bhanendra Sahu，Subrata Dolui。单击荧光大量的化学：当前状态和未来应用。皇家化学学会。单击聚合物科学的化学：应用程序的设计，39，皇家化学学会，第315-349页，Inpress，聚合物化学系列编号39。hal-04671330
可再生资源的绿色化学
C。V. Stevens，R。Verhé：可再生生物外包，非食品应用的范围和修改，Wiley，Wiley，London（2004）（ISBN：0-470-85447-2）第15章第15章脂肪和油在H. A. A. A. A. Wittcoff中9780470537435，2013 H. A. Wittcoff中的第16章碳水化合物，B。G。Reuben，J.S。 978-3-319-66736-2）A。Behr，T。Seidensticker，可再生能源化学，介绍。Springer（2020），ISBN 978-3-662-61430-3（电子书）
高级大分子化学（C004126）
生活和控制的自由基和阳离子聚合；树枝状聚合物和超支聚合物；共聚物（随机，块和移植物）；合成和天然聚合物的最有效的化学转化（例如“点击”化学）；来自可再生资源的聚合物；确定绝对分子量；自我修复聚合物材料；聚合物胶囊；光反应聚合物和水凝胶的合理设计；光反应聚合物的应用；聚合物化学的其他最新发展。生物材料：定义和分类，可生物降解的聚酯，水凝胶，生物相容性，生物材料的基本应用；超分子材料：离子相互作用；多个氢键阵列；金属协调；超分子聚合物；水自组装原理；分子机。模块的晚期聚合物化学和大分子化学可作为化学的晚期主题访问。
BSC在生物化学（02133398）
简单的统计分析：数据收集和分析：样本，制表，图形表示，描述位置，扩散和偏斜。入门概率和分布理论。采样分布和中心极限定理。统计推断：单样本和两样本的基本原理，估计和测试（参数和非参数）。实验设计简介。一单和两次设计，随机块。多个统计分析：双变量数据集：曲线拟合（线性和非线性），生长曲线。简单回归案例中的统计推断。分类分析：测试拟合和应急表的优点。多重回归和相关性：模型的拟合和测试。剩余分析。计算机素养：在数据分析和报告写作中使用计算机软件包。
高级生物化学775（BCM 775）
此处发布的信息可能会发生变化，并且可以在此信息发布后修改。一般法规（G法规）适用于比勒陀利亚大学的所有学院。期望学生对这些法规以及一般规则部分中包含的信息很好地熟悉自己。关于这些法规和规则的无知将不会被视为任何违法行为的借口。
Ashwagandha的植物化学和治疗潜力
在Unani医疗系统中使用了Ania somnifer的根源的药用品质，也称为Argand。尽管如此，还有其他关于植物叶子被药用使用的报道。新鲜的根部聚集在一月至3月之间，并在阴影中干燥几天。不到两年，该药物维持其治疗功效[3]。它在两年内失去了潜力，容易退化。因此，出于治疗目的，首选新鲜的干根。古典unani文献提到了两种类型的ardand：1 argand nagari和2 argand dakani。Argand Nagari受到青睐，因为它具有更有希望的治疗品质。（L.）withania somnifer。通常被称为Ashwagandha，Donal是常绿的木质灌木，是Solanaceae家族的成员，其中包括84个属和3,000多种在世界各地发现的物种[4]。在过去的3，000年中，它在阿育吠陀和Unani医疗系统中被广泛用作天然药物[5]。它在从地中海的干旱地区大量生长
聚合物化学-RSC出版
在流动中已经进行了几种PISA制剂，并且特别有吸引力的广泛研究的配方基于块共聚物聚合物聚合物聚合物聚丙烯酰胺 - 丙烯酰胺 - 丙烯酰胺（丙烯酰胺）（PDMAM-PDAAM）。16 - 20这个全丙烯酰胺系统促进了对聚合物合成的“超快”方法，将反应时间降低至10分钟。此外，以前已经为该系统提供了在线分析的力量，因此NMR可以获得高分辨率动力学数据。 18和Guild等。使用在线小角度X射线散射（SAXS）来监视粒径的演变。21在后一种技术的情况下，访问此类（通常是基于设施的）仪器的仪器是有限且昂贵的，并且自动数据处理需要在通常访问有限的软件接口中进行复杂的工作流程。因此，萨克斯州当前有限的效用用于闭环优化。相反，虽然较少的全面信息（尤其是对于更复杂的形态），但动态光散射（DLS）提供了一种更方便，更容易访问的粒子方法 - 具有自动数据处理，并且以明显的可观的成本来表征。dls在一系列系统的流量中已被证明，要么通过计算22 - 27期间的颗粒运动，要么通过停止流量的方法，28
数据驱动的化学：加速设计和发现
英国伦敦帝国帝国学院的阿伦·沃尔什（Aron Walsh）材料系教授，化学景观正在通过人工智能（AI）社区的新技术和工具的整合而变化。硬件的进度（包括经典的超级计算机和新兴量子计算机）以及包含高级算法和统计机器学习模型的软件进步[1]来促进这些更改。最新的发展（例如大型语言模型和生成扩散技术）正在解锁应用领域，从多模式表征到自动驾驶实验室。本研讨会将介绍数据驱动的化学领域，强调其增强化学发现的潜力，并加快对促进下一代清洁能源技术必不可少的化合物的鉴定[2]。i将包括最新进度的见解，这些进展表征与太阳能应用相关的材料，同时解决诸如可靠的结构 - 专业数据库之类的障碍，以实现更强大的模型，这些模型可重复且可重复[3]。[1]“分子和材料科学的机器学习”自然559，547（2018）[link] [2]“生成人工智能解决了逆材料设计吗？”物质7，2355（2024）[链接] [3]“开放计算材料科学”自然材料23，16（2024）[link]传记阿隆·沃尔什（Aron Walsh）在都柏林三一学院（爱尔兰）开始了他的职业生涯，他的博士学位专注于固体的计算机模拟。在美国国家可再生能源实验室（美国）的博士后住宿后，他在英国巴斯大学（University of Bath）举行了皇家学会大学研究奖学金，并加入了伦敦帝国学院的材料设计主席。他因其在太阳能理论方面的工作和RSC Corday-Morgan奖而被授予EU-40奖，因为他对计算化学的贡献。Aron在Clarivate高度引用的研究人员列表中的特征，并且是《美国化学学会杂志》的副编辑，涵盖了能源材料和人工智能。