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固-液中非晶-非晶界面的性质...
非晶态固体材料因其离子电导率、稳定性和可加工性等优良特性，在储能领域引起了越来越多的关注。然而，与块体晶体材料相比，密度泛函理论 (DFT) 计算的规模限制和实验方法的分辨率限制阻碍了对这些高度复杂亚稳态系统的基本理解。为了填补知识空白并指导非晶态电池材料和界面的合理设计，我们提出了一个基于机器学习的原子间势的分子动力学 (MD) 框架，该框架经过动态训练，以研究非晶态固体电解质 Li 3 PS 4 及其保护涂层非晶态 Li 3 B 11 O 18 。使用机器学习势使我们能够在 DFT 无法访问的时间和长度尺度上模拟材料，同时保持接近 DFT 水平的精度。这种方法使我们能够计算非晶化能、非晶-非晶界面能以及界面对锂离子电导率的影响。这项研究证明了主动学习的原子间势在将从头算建模的应用扩展到更复杂和现实的系统（例如非晶材料和界面）方面的良好作用。
通过辐照在非晶硅中制备的纳米粒子尺寸越小，越软……
“越小越软”是强度的逆尺寸依赖性，违背了“越小越强”的原则。它通常由表面介导的位移或扩散变形引起，主要存在于一些超小尺度（几十纳米以下）的金属材料中。在这里，利用离子束辐照的表面改性，我们在更大尺寸范围（< ∼ 500 纳米）的共价键、硬而脆的材料非晶硅（a-Si）中实现了“越小越软”。它表现为从准脆性破坏到均匀塑性变形的转变，以及在亚微米级范围内随着样品体积的减小而屈服应力的降低。提出了一个硬核/超塑性壳的分析模型来解释人为可控的尺寸相关软化。这种通过离子辐照的表面工程途径不仅对于调整小尺寸非晶硅或其他共价结合非晶态固体的强度和变形行为特别有用，而且对于非晶硅在微电子和微机电系统中的实用性也具有实际意义。© 2023 由 Elsevier Ltd 代表《材料科学与技术杂志》编辑部出版。
非晶相变材料中的电阻漂移收敛和反转
图 4：a) Ge 15 Te 85 玻璃在 105 °C 下退火一段时间后进行的电阻率上扫描测量得出的虚拟温度 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 的演变。𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 数据与 TNM-AG 模型（黑线）精确拟合，并长时间向退火温度 105 °C 收敛，从而证实了稳定性。b) 将在 105 °C 恒温保持期间获得的电阻率数据（浅蓝色点）与从 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌（红色圆圈）和 TNM-AG 模型（黑线）计算出的电阻率值进行比较（a）。实验电阻率数据与玻璃松弛模型的预测结果非常吻合。请注意，初始 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 低于图 2 所示的 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝐻𝐻。这是由于在 vdP 样品上沉积覆盖层期间向硫族化物引入了热量。
激光诱导捕获亚稳态非晶态 AlOx/C（2.5< x ≤3.5）纳米复合材料：用作固相气体发生器的意义
动力学“冻结”亚稳态纳米结构的合成仍然难以实现。这一限制严重限制了材料发现的当前范式。我们通过对异常氧化和亚稳态非晶态氧化铝 (a-AlO x ; 2.5
非晶态硅酸钠中的非弹性松弛过程
本文由美国国家技术与工程解决方案公司桑迪亚有限责任公司的一名员工撰写，合同编号为 DE-NA0003525，与美国能源部 (DOE) 签订。该员工拥有本文的所有权利、所有权和利益，并对其内容负全部责任。美国政府保留，而出版商在接受文章发表时，承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可出于美国政府目的出版或复制本文的已发表形式或允许他人这样做。美国能源部将根据美国能源部公共访问计划 https://www.energy.gov/downloads/doe-public-access-plan 向公众提供这些联邦资助研究的结果。
非晶态铱的锂导向转变（氧化物...
摘要：氧析出反应 (OER) 对基于水电解的未来能源系统至关重要。氧化铱是极具前景的催化剂，因为它们在酸性和氧化条件下具有耐腐蚀性。在催化剂/电极制备过程中，使用碱金属碱制备的高活性铱（氧）氢氧化物在高温（>350°C）下会转变为低活性金红石 IrO 2。根据碱金属的残留量，我们现在表明这种转变可以产生金红石 IrO 2 或纳米晶态锂插层 IrO x 。虽然转变为金红石会导致活性较差，但锂插层 IrO x 具有与高活性非晶态材料相当的活性和更好的稳定性，尽管在 500°C 下处理。这种高活性纳米晶态的铱酸锂可以更耐受生产 PEM 膜的工业程序，并提供一种稳定非晶态铱（氧）氢氧化物中大量氧化还原活性位点的方法。 ■ 简介
用于空间天气应用的氢化非晶硅探测器
Grimani Catia 1.2 † , Fabi Michele 1.2 † , Sabbatini Federico 1.2 † , Villani Mattia 1.2 † , Calcagnile Lucio 3.4 , Caricato Anna Paola 3.4 , Catalano Roberto 5 , Cirrone Giuseppe Antonio Pablo 5 , Croci Tommaso 6.7 , Cuttone Giacomo 5 , Dunand Sylvain 8 , Frontini Luca 9 , Ionica Maria 6 , Kanxheri Keida 6.10 , Large Matthew, Liberali Valentino 9 , Martino Maurizio 3.4 , Maruccio Giuseppe 3.4 , Mazza Giovanni 12 , Menichelli Mauro 6 , Monteduro Anna Grazia 3.4 , Morozzi Arianna 6 , Moscatelli Francesco 6.13 , Pallotta Stefania 2.14 , Passeri Daniele 6.7 , 佩迪奥·玛德莲娜 6.13 , 佩塔塞卡·马可, 佩特林加·贾达 5 , 佩韦里尼·弗朗西斯卡 6.10 , 皮科洛·洛伦佐 12 , 普拉西迪·皮萨纳 6.7 , 夸尔塔·詹卢卡 3.4 , 里扎托·西尔维娅 3.4 , 斯塔比莱·阿尔贝托 9 , 塔拉蒙蒂·辛齐亚 2.14 , 惠顿·理查德·詹姆斯 12 , 维尔施·尼古拉斯 8
非晶态有机半导体中的激子扩散
Justin M. Hodgkiss 3,4 , Daniel M. Packwood 1,2* 1 京都大学综合细胞材料科学研究所（iCeMS），日本京都 2 综合数据材料科学中心（iDM），麦克迪亚米德先进材料与纳米技术研究所，新西兰惠灵顿 3 麦克迪亚米德先进材料与纳米技术研究所，新西兰惠灵顿 4 惠灵顿维多利亚大学化学与物理科学学院，新西兰惠灵顿 5 大赛璐企业研究中心，创新园区（iPark），大赛璐株式会社，日本姬路 * 通讯作者。电子邮件：dpackwood@icems.kyoto-u.ac.jp 摘要 非晶态有机材料中激子和电荷跳跃的模拟涉及许多物理参数。在开始模拟之前，必须通过昂贵的从头计算来计算出每个参数，因此研究激子扩散的计算开销很大，尤其是在大型复杂材料数据集中。虽然之前已经探索过使用机器学习快速预测这些参数的想法，但典型的机器学习模型需要较长的训练时间，这最终会增加模拟开销。在本文中，我们提出了一种新的机器学习架构，用于构建分子间激子耦合参数的预测模型。与普通的高斯过程回归或核岭回归模型相比，我们的架构设计方式可以减少总训练时间。基于此架构，我们建立了一个预测模型并使用它来估计非晶态并五苯中激子跳跃模拟的耦合参数。我们表明，与使用完全从密度泛函理论计算的耦合参数的模拟相比，这种跳跃模拟能够对激子扩散张量元素和其他属性实现出色的预测。因此，这一结果以及我们的架构提供的较短训练时间表明了如何使用机器学习来减少与非晶态有机材料中的激子和电荷扩散模拟相关的高计算开销。
从无DNA编辑的葡萄植物原生质体中的非晶体植物再生
新育种技术（NBT）在Vitis Vinifera中的应用非常需要引入有价值的特征，同时保留了精英品种的基因型。然而，由于外源性DNA的稳定整合，欧洲和其他国家 /地区的公众舆论和法律法规对NBT的广泛应用被公众舆论和法律法规所接受，这会导致可能受到嵌合的转基因植物。一种基于单细胞的方法，再加上CRISPR/CAS编辑机械的无DNA转染，构成了克服这些问题并保持整个生物体中原始遗传化妆的强大工具。我们在这里描述了一种成功的基于单细胞的无DNA无DNA方法，以获取编辑的葡萄植物，并从两个表格葡萄藤品种的胚胎愈伤组织中分离出来的原生质体（V. vinifera cv。深红色无籽和sugraone）。分别将重生的非晶体植物编辑为单个或双突变体，分别在腐烂的和粉状的米尔德易感基因，VVIDMR6和VVIMLO6上。