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本研究利用自动化计算工作流，预测并分析了19种大麻素在18种工业溶剂及载体油中的温度依赖性溶解度，结果表明溶解度随温度和溶剂极性的增加而提高，且酸性大麻素的溶解度通常高于其中性对应物。
本研究通过一种右旋糖酐-柠檬酸体系，展示了一种可持续、可见光驱动的各向异性尖刺状银纳米晶体的绿色合成方法，阐明了一种由配体到金属电荷转移驱动的新型三平行光催化还原机制，并通过结合实验与理论分析，明确了面选择性生长动力学。
本研究通过结合多孔陶瓷预制件的材料挤出与压力辅助铝浸渗的混合工艺，成功制备了构型 AlN/Al 复合材料，从而获得了一种具有高陶瓷体积分数、极低孔隙率以及在高达 500°C 时仍具有稳定热机械性能的致密互穿结构。
本研究表明，负载铁酸铜纳米颗粒的聚醚砜膜在最佳条件下能有效结合过滤与光催化作用，使废水中氯霉素的降解率达到87.65%，为抗生素污染水的处理提供了一种极具前景的解决方案。
本文提出了一种集成层次化认知神经预测（HCNFF）与自适应量子自动化智能网络（AQAI-Net）的新型框架，旨在优化 ZnO 改性 Fe₂O₃ 纳米颗粒的绿色合成，并实现对其在环境修复中光催化与吸附性能的高精度预测。
本研究表明，硫改性石墨烯纳米片（S-GNS）作为一种具有高度选择性和可再生性的石油脱硫吸附剂，通过在液体己烷中利用协同的 π–π 堆叠作用和供体-受体相互作用，能够有效去除芳香族硫化合物，并实现简便的气相再生。
本研究利用机器学习算法，具体为遗传算法优化的支持向量回归（GA-SVR）模型，来预测并优化金属粉末/树脂复合材料的抗拉强度，从而识别出能够使机械性能最大化的关键工艺参数。
本研究表明，具有延长的疏水烷基链的多向 p-烷氧基取代间苯并[4]芳烃能有效抑制二氧化碳饱和盐水介质中的碳钢腐蚀，其中长链衍生物的最大缓蚀效率高达 94.7%。
本研究报道了一种基于 α-ZrP/磷-氮共掺杂空心碳球复合材料的高灵敏度莫西福星电化学传感器，其中密度泛函理论（DFT）计算与实验数据表明，磷掺杂优化了吡啶氮含量和吸附能，从而在实际样品中实现了卓越的传感性能。
本研究表明，将β-半乳糖苷酶固定在经戊二醛功能化的膨润土纳米颗粒上，能显著提高该酶的稳定性及储存寿命，并增加其从奶酪乳清中生产低聚半乳糖的产量，相比于游离酶而言，尽管仍需进一步改进以优化其重复使用性。