根据弛豫铁电资料的介电储能技能具有储能密度高、功率密度高、充放电速度快、惯例运用的寿命长、高温稳定性高级长处，因此在可再次出产的动力、电动汽车等范畴具有广泛的使用远景。但是介电储能资料范畴长时间存在的难题——极化强度与击穿强度的对立联系，即如安在增强资料极化的一起，保证其可接受更高的电场强度而不被损坏，约束了弛豫铁电储能密度的逐渐提高，成为了介电储能研讨的前沿和要害。

  根据此，研讨团队协作构建出具有阻隔极性雪泥态（Isolated polar-slush, IPS）结构的新式弛豫铁电体。凭借高通量相场模仿，发现在Bi(Mg0.5Ti0.5)O3-SrTiO3（BMT-ST）基弛豫铁电薄膜中经过很多Bi掺杂能构成极性雪泥态；进一步经过Ti过量引起的晶界与非晶，能构成IPS结构。经过组分优化规划，IPS结构可协同提高可逆极化强度和击穿场强，获得高储能密度、功率和功能优值（储能密度打破200J/cm3，储能功率到达~79%）。该成果与试验丈量功能成果趋势高度符合，验证了相场模仿有效性。

  此项研讨，清华大学、北京理工大学和北京科技大学分别为榜首、第二和第三单位。清华大学舒亮、张鑫、杨子奇和北京科技大学施小明为文章的一起榜首作者，清华大学李敬锋教授、澳大利亚伍伦贡大学张树君教授和北京理工大学黄厚兵教授为文章一起通讯作者。

  施小明，数理学院讲师，2018年博士结业于北京科技大学凝聚态物理专业。长时间致力于环绕多场耦协效果下铁电/金属微观安排描摹演化的要害共性问题展开研讨，构建了多套电-热-力耦合相场模型，并使用于复合资料、弛豫铁电压电、电卡和储能模仿。掌管中心高校根本科研业务费、数理学院青年人才培养基金、广东省要点试验室敞开课题基金等项目。宣布SCI 论文50余篇，其间使用开发的相场模型与国表里团队协作宣布论文30余篇（包含1篇Nature，2篇Science）。

  单细胞RNA测序（scRNA-seq）和Bulk RNA测序（RNA-seq）是探究细胞异质性、发育分解和疾病机制的重要技能。因为测序渠道的技能约束以及酶解进程形成的细胞丢掉，某些细胞类型在单细胞测序中有时会被遗失，例如足细胞、中心祖细胞、神经元等。针对该问题现在已有一些解卷积算法供给了有利测验，但仍然需求更加多的算法研讨以一起处理测序中的“遗失”细胞问题。

  近来，杜宏武教授团队提出了“BulkTrajBlend”算法，这是一种专门用于处理测序数据中“遗失”细胞问题的新算法。BulkTrajBlend选用根据beta-变分自编码器和图神经网络的算法，从全体RNA测序中解卷单细胞数据，协助在重建的单细胞景象中辨认“遗失”细胞，并用于增强单细胞的轨道揣度。

  此外，杜宏武教授团队还规划完结了“OmicVerse”结构，这是全球范围内首个根据Python完结Bulk RNA测序和单细胞RNA测序全剖析使命的结构。该结构一致了不同算法的输入输出，一致了数据的标准化范式，而且标准了40+不同算法的剖析流程，供给了一个用户友爱的API接口。一起，该结构还供给了具有必定艺术表现力的可视化成果输出，为我国单细胞RNA测序的标准有序开展供给了新策略。

  北京科技大学化学与生物工程学院2022级博士研讨生曾泽华、清华大学生物医药与健康工程研讨院2022级硕士研讨生马雨晴、西湖大学生命科学学院2023级博士研讨生胡磊为论文的一起榜首作者（以上三名同学均在北京科技大学获得本科学位）。此外，除榜首作者和通讯作者外，本文其他作者均为北京科技大学在校本科生。

  该作业得到了科学技能部、北京科技大学本科生科研立异项目（SRTP）联合赞助。

  杜宏武，化学与生物工程学院教授，博士生导师，大兴研讨院履行院长，国家“科技奥运先进个人”，教育部“新世纪优秀人才”，中关村“新国门领军人才”，长时间从事高通量芯片检测，干细胞医治等方面的研讨作业。