随着《环球人物》的广泛推广与传播，电力星港家居年轻时尚的品牌形象，也会传递到更多追求格调生活品位的家庭。

原文链接：物联网JACS:创纪录!1nm，物联网史上最小的高熵合金颗粒7. 南京大学姚颖方教授/邹志刚院士团队Nature子刊来自南京大学的姚颖方教授和邹志刚院士提出了一种简单通用的方法—激光扫描烧蚀（LSA）。高熵合金(HEA)由于其多元的电子结构，要业链丰富的种类以及优异的催化性能引起了广泛的兴趣。

密度泛函理论（DFT）计算分析了PdCuPtNiCo和PdCuPtNiIr表面每个活性位点的概率加权吸附能量贡献，全产发现模拟与实验一致。培育相关研究成果以Medium/High-EntropyAmalgamatedCore/ShellNanoplateAchievesEfficientFormicAcidCatalysisforDirectFormicAcidFuelCell为题发表在Angew.Chem.Int.Ed.上。研究者只需要将HEAs空间组成的轻微变化看作生物突变，新动沿着脊线寻找最佳催化剂看作生物适应环境变化，新动这样沿着脊线的渐进改变会使得催化剂对实际应用条件适应度增加，进而找到最佳催化剂。

电力相关研究工作以Ageneralapproachtohigh-entropymetallicnanowireelectrocatalysts为题发表在国际顶级期刊Matter上。原文链接：物联网北大郭少军Matter：物联网高熵金属纳米线电催化剂的一般方法4. 台湾清华大学吕世源教授：原子尺度协同效应促进突破性电催化水解 台湾清华大学吕世源教授等人通过最大限度地调控H-FeCoNiCuMo原子级成分之间的强协同作用，开发了一种用于电催化水解的突破性催化剂H-FeCoNiCuMo。

2022年，要业链HEA的合成取得了长足的发展，包括机器学习寻找最优催化剂，低温制备，原子尺度的调控，机理解释等。

全产这些优点以及Pt/Rh/Bi/Sn/Sb原子的协同作用促进液体燃料的电化学氧化。同时，培育作者概述了几种现代神经网络架构，以及它们的预测能力，通用性和可转移性，并说明了它们对各种化学性质的适用性。

新动相关研究成果以Extendingmachinelearningbeyondinteratomicpotentialsforpredictingmolecularproperties为题发表在NatureReviewsChemistry上图5自旋极化电荷和总电子密度的机器学习预测©2022SpringerNature（a）一系列取代的硫代醛中硫原子上的原子电荷，电力正如在ANI-1x数据集上训练的分子中原子网络（AIMNet）所预测的那样，电力该网络由氟、硫和氯原子的分子增强。

物联网（d）分子中原子网络（AIMNet）体系结构的变体。要业链相关研究成果以Extendingmachinelearningbeyondinteratomicpotentialsforpredictingmolecularproperties为题发表在NatureReviewsChemistry上。