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制定绿色和有效的制备策略是2D过渡金属氮化物和/或碳化物（MXENES）领域的持续追求。传统的蚀刻方法，例如基于HF的或高温的Lewis-Acid-Molten-Molten-Salt蚀刻途径，需要更严格的蚀刻条件，并且表现出较低的制备效率，具有有限的可扩展性，严重限制了其商业生产和实际应用。在这里，通过使用NH 4 HF 2作为Etchant，提出了一种超快低温熔融盐（LTMS）蚀刻方法，用于大规模合成不同的MXENES。增加的热运动和改善的熔融NH 4 HF 2分子显着加快了最大相的蚀刻过程，从而在短短5分钟内实现了Ti 3 C 2 T X Mxene的准备。LTMS方法的普遍性使其成为快速合成各种MXENE的宝贵方法，包括V 4 C 3 T X，NB 4 C 3 T X，MO 2 TIC 2 T X X和MO 2 CT X。LTMS方法易于扩展，并且可以在单个反应中产生超过100 g Ti 3 c 2 t x。获得的LTMS-MXENE在超级电容器中表现出出色的电化学性能，显然证明了LTMS方法的效果。这项工作为大规模商业生产提供了一种超快，通用和可扩展的LTM蚀刻方法。
非磁性手性绝缘子中热导导诱导的自旋电流的产生理论
图1（a）手性绝缘体和金属的键合系统。手性绝缘子上的温度梯度会产生从手性绝缘体到金属的旋转电流。 （b）磁旋转效果的示意图。 （c）手性绝缘体中的声子分散。
“盲人AI导盲系统”
4 Yogesh Y. putage，学生，计算机工程系，帝国工程与研究学院，浦那。 ------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------------------- 摘要 - 在当今世界，人工智能为任何问题都提供了广泛的解决方案。本文介绍了一种“盲人人工智能引导系统”。该系统是深度学习和物联网的跨学科方法。我们的设备形状像一副眼镜，可以为这些人提供有效和安全的引导。与现有系统相比，该系统快速而准确，通过使用 YOLO 算法从摄像头提供的图像帧或视频中检测物体，并使用超声波传感器和红外传感器的独立模块检测障碍物。此外，为了引导人员，我们使用自然语言处理来语音指挥系统并以语音的形式获取感知。该系统可以帮助检测楼梯、任何地方的文本、人、挖掘、臀部、车辆、门、障碍物和货币，这将有助于盲人独立生活。关键词：人工智能、深度学习、物联网、YOLO 算法、物体检测、超声波传感器、红外传感器、自然语言处理。1. 简介