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本研究表明，通过添加钛元素对 ASTM A216 铸钢进行微合金化处理可以细化其铁素体-珠光体显微组织，从而显著提高其硬度、耐磨性和耐腐蚀稳定性，使其成为渔船舵管应用中具有前景的候选材料。
本研究表明，在聚L-乳酸（PLLA）中引入长链支化通过诱导更细小且更致密的结晶形貌，增强了3D打印丝材的延展性和韧性，尽管这种引入对整体结晶动力学的影响微乎其微。
本研究表明，由 Ni/Mg/Al 层状双氢氧化物衍生的 Ca 改性 HTCa8 催化剂在甲烷干重整反应中表现出优异的稳定性、抗烧结和抗积碳性能，并具有高甲烷和二氧化碳转化率，这归功于其丰富的介孔结构和极少的积碳形成。
本研究提出了一种集成机器学习框架，该框架扩展了基于基团贡献的图卷积网络，用于预测含硅化合物的 -剖面，从而在无需量子化学计算的情况下，通过 COSMO-SAC 模型实现准确且高效的热力学性质预测。
本文提出并验证了一个结构化、可重复的框架，用于在韩国热物性数据库（KDB）内生成具有不确定度意识的标准参考热物性数据，该框架已成功应用于将 82,488 个文献数据点处理为涵盖六种关键属性的 2,363 条经过审核的条目。
本研究表明，Ni掺杂的FeMnO₃薄膜，特别是含有3 wt.% Ni掺杂的薄膜，通过在氧空位、表面粗糙度和电荷传输方面的协同增强，实现了高性能的室温氨气传感，从而获得了卓越的选择性、快速的响应以及长期的稳定性。
本研究展示了一种由天然深共晶溶剂引导的水热策略，用于将丹参和三七残渣转化为生物活性碳点，这些碳点通过清除自由基并激活Keap1/Nrf2/HO-1抗氧化通路，从而有效地保护内皮细胞免受氧化应激的影响。
本研究结合实验合成与密度泛函理论计算，证明了锌掺杂 CaTiO₃ 可将其带隙从 3.52 eV 降低至 3.07 eV，从而显著增强了可见光吸收，并实现了对亚甲基蓝 95.05% 的光催化降解。
本研究利用机器学习力场和分子动力学模拟揭示，在全固态电池中，决定卤化物-硫化物电解质界面化学降解的是氯传输动力学而非热力学稳定性，并证明了无序阴离子子晶格可以通过破坏长程迁移路径来抑制降解。
本研究引入了一种利用负载在钯纳米颗粒上的铈掺杂 TiO2 亚化学计量过层进行的电子缓冲策略，旨在同时稳定封装层以抵御氧化和潮湿条件，并实现可调控的原子级活性位点，从而在 CO 氧化反应中获得前所未有的催化活性与耐久性。