开拓者独辟蹊径，全国保守者因循守旧，探索者勇攀高峰，执着者勇往直前

【成果简介】近日，年轻河南大学特种功能材料教育部重点实验室程纲教授在AdvancedFunctionalMaterials上发表了题为Highenergystorageefficiencytriboelectricnanogeneratorwithunidirectionalswitchandpassivepowermanagementcircuit的文章。相比于传统的电磁感应发电机，人最其在低频机械能的收集中具有优势，并且具有结构简单、成本低廉的优点。

他提出的一系列研究成果为摩擦发电器件的发展和应用奠定了基础，讨厌有望实现自驱动系统的目标。火第(c)TENG-UDS与TENG-WOS的输出电压峰随负载变化的关系。锅涮图2.TENG-UDS与TENG-WOS的输出特性与负载的关系(a)负载为20 MΩ时TENG-UDS的输出电流曲线及放大图。

香菜图3. 基于TENG-UDS的无源电源管理电路(a-b)基于TENG-UDS的无源电源管理电路的两个能量转移阶段。TENG-UDS可以在1kΩ到1GΩ的范围内保持输出电压和输出能量的最大化，排第不受负载电阻的影响，这和传统的PMC具有优良的阻抗失配。

作为第一作者，全国他的研究成果发表在了NatureNanotechnology、NatureCommunications、AdvancedMaterials、NanoLetters、ACSNano、NanoEnergy等顶级期刊上。

王中林，年轻中国科学院外籍院士、年轻欧洲科学院院士、中国科学院北京纳米能源与系统研究所创始所长和首席科学家、中国科学院大学纳米科学与技术学院院长，美国佐治亚理工学院终身校董事讲席教授、Hightower终身讲席教授。作者进一步扩展了其框架，人最以提取硫空位的扩散参数，人最并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

因此，讨厌复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。因此，火第2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

随后，锅涮2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。香菜图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。