摘要：近年来,原子催化剂(ACs)引起了广泛的研究关注.目前该领域的长足发展受限于贵金属的使用和单原子催化剂(SACs)的性能有限.本文总结了利用密度泛函理论(DFT)和机器学习(ML)方法筛选高效的基于石墨炔(GDY)的原子催化剂的工作.研究表明, Pd, Co, Pt和Hg可以形成稳定的零价过渡金属-石墨炔组合(TM-GDY),而镧系-过渡金属的双原子催化剂(Ln-TM DAC)组合通过f-d轨道耦合作用可以获得有效的催化性能提升.进一步分析表明,主族元素与过渡金属和镧系金属的结合可以通过p轨道耦合保持高电活性,从而构成高度稳定的GDY-DAC系统,机器学习算法也揭示了s,p轨道的作用.此外,理论算法技术在筛选催化水分解析氢反应(HER)的高效组合上也表现出了优越性,创新性地预测了石墨炔-原子催化剂在实际催化反应中的潜能.本综合评述可为未来设计新型原子催化剂提供新的思路与策略.

摘要：目的通过分析常见不良修复体,说明其对口腔软硬组织的危害。方法对我科近3年来接诊的149例口腔不良修复体患者做回顾性分析。结果①不良修复体产生的原因主要为违反修复设计原则,制作不合格,材料不合格。②在不良修复体中,136例导致口腔各种并发症。结论不良修复体在修复设计原则、制作技术工艺、材料性能等方面存在一定问题,给口腔软硬组织造成不同程度的损伤,形成医原性疾患。