此外，安徽Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

阜阳【图文导读】图1. 钴铜多组分催化剂的a)SEM,b)TEM和c)HR-TEM图片。研究表明单原子钴与单原子铜及纳米颗粒间的电子相互作用优化了单原子Co-Nx位点处对反应中间体的吸附自由能，索氢从而增强了其电化学氧还原性能。

此外，源发用单原子铜的引入为有效抑制反应过程中过氧化氢副产物的生成提供了指导，源发用理论及实验证明了铜单原子在进一步还原过氧化氢副产物中的重要作用，有利于提升氧还原催化剂的长时稳定性。展规图d)中的箭头代表了铜（绿色）及钴（紫红色）两种元素沿箭头方向在纳米颗粒上的分布情况。划科其中图d)中的插图描绘了钴铜纳米颗粒的大致结构。

理论及实验表明，学探富电子的钴单原子在反应过程中是氧还原的活性位点，学探而铜单原子则主要充当了过氧化氢抑制剂的作用（过氧化氢还原、分解位点）。通过一系列的对比实验与理论计算，安徽该研究发现了铜单原子与钴铜纳米颗粒在修饰钴单原子活性位点电子结构过程中的重要作用。

因此，阜阳我们急需开发一种既可以提升单原子催化位点稳定性，又可以提升其反应活性的手段来有效促进非贵金属单原子催化剂的氧还原性能。

索氢钴铜多组分催化剂的d)HAADF-STEM图片及e)相关的EDS元素分布图。无机-聚合物复合电解质结合了无机固体电解质和聚合物固体电解质的优点，源发用特别适用于SSBs的大规模生产。

改性后的界面对于Li+ 表面扩散显示出高电子隧道势垒和低能量势垒，展规因此它能够在1.4mAcm-2 的高临界电流密度下实现抗枝晶锂电镀/剥离。本文重点介绍陈立泉院士、划科万立骏院士、南策文院士以及他们的近期研究进展。

在电化学和纳米科学的交叉领域进行研究，学探所发展的微纳复合结构和碳网络技术显著提高了纳米材料的电催化性能和电荷传输速率。随着电流密度的增加，安徽球形锂金属演变成苔藓状和树枝状的锂枝晶。