中集安瑞科携手西南化工：合力发展制氢及气体分离技术

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，中集展制它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

安瑞ACSAppl.Mater.Interfaces：电解质盐对高表面积碳负极储钠性能的影响高表面积碳(HSAC)被认为是最有前途的钠离子电池负极材料之一。结果发现，科携与NaPF6电解质（59.65%，243mAhg-1）相比，使用NaCF3SO3可使HSAC负极的ICE（69.28%）和可逆容量（283mAhg-1）高得多。

这种阳离子能够通过键合水与电极有效互相作用共同起到了提升催化效率（可看作是一种助催化剂），手西从而深入认识界面水分子结构对电催化反应过程的调控机制，手西从而拓展了对固液催化的认识—电解质溶液组分和结构（如水合的阳离子浓度与价态）与固相界面结构能共同影响催化反应机制（助催化效应），为提升电催化反应速率提供了一种新的策略，解开了界面水分子结构如何调控电催化反应这一科研难题。南化DOI:https://doi.org/10.1021/acsami.1c14334。工合基于这种聚PEO电解质组装的固态电池在高电流密度下表现出卓越的性能。

氢及气体DOI:https://doi.org/10.1002/eem2.12248。该成果以Coil‐to‐StretchTransitionofBinderChainsEnabledbyNano‐CombstoFacilitateHighlyStableSiOxAnode为题，分离发表在EnergyEnviron.Mater.上。

在此，技术直接用工业制造太阳能电池，其策略将图案化的Ag点刻蚀商业化Si太阳能电池的氮化硅（SiNx）涂层与单晶p-n+Si接触作为前电极。

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