Mesoporous silica nanoparticles (MSNs) are experiencing rapid development in the biomedical field for imaging and for use in heterogeneous catalysis. Although the synthesis of MSNs with various morphologies and particle sizes has been reported, synthesis of a pore network with monodispersion control below 200 nm is still challenging. We achieved this goal using mild conditions. The reaction occurred at atmospheric pressure with a templating sol-gel technique using cetyltrimethylammonium (CTA(+)) as the templating surfactant and small organic amines (SOAs) as the mineralizing agent. Production of small pore sizes was performed for the first time, using pure and redispersible monodispersed porous nanophases with either stellate (ST) or raspberry-like (RB) channel morphologies. Tosylate (Tos(-)) counterions favored ST and bromide (Br(-)) RB morphologies at ultralow SOA concentrations. Both anions yielded a worm-like (WO) morphology at high SOA concentrations. A three-step formation mechanism based on self-assembly and ion competition at the electrical palisade of micelles is proposed. Facile recovery and redispersion using specific SOAs allowed a high yield production at the kilogram scale. This novel technique has practical applications in industry.

The development of sufficiently effective catalysts with extremely superior performance for electrocatalytic hydrogen production still remains a formidable challenge, especially in acidic media. Here, we report ultrasmall high-entropy alloy (us-HEA) nanoparticles (NPs) with the best-level performance for hydrogen evolution reaction (HER). The us-HEA (NiCoFePtRh) NPs show an average diameter of 1.68 nm, which is the smallest size in the reported HEAs. The atomic structure, coordinational structure, and electronic structure of the us-HEAs were comprehensively clarified. The us-HEA/C achieves an ultrahigh mass activity of 28.3 A mg-1noble metals at -0.05 V (vs the reversible hydrogen electrode, RHE) for HER in 0.5 M H2SO4 solution, which is 40.4 and 74.5 times higher than those of the commercial Pt/C and Rh/C catalysts, respectively. Moreover, the us-HEA/C demonstrates an ultrahigh turnover frequency of 30.1 s-1 at 50 mV overpotential (41.8 times higher than that of the Pt/C catalyst) and excellent stability with no decay after 10 000 cycles. Operando X-ray absorption spectroscopy and theoretical calculations reveal the actual active sites, tunable electronic structures, and a synergistic effect among five elements, which endow significantly enhanced HER activity. This work not only engineers a general and scalable strategy for synthesizing us-HEA NPs and elucidates the complex structural information and catalytic mechanisms of multielement HEA system in depth, but also highlights HEAs as sufficiently advanced catalysts and accelerates the research of HEAs in energy-related applications.

Using carboxylate-protected silver nanoclusters (Ag-carboxylate NCs) as a model, we separately investigated the contribution of the ligand shell and the metal core to understand the nature of photoluminescence of Ag NCs. A new Ag(0)NCs@Ag(I)-carboxylate complex core-shell structural model has been proposed. The emission from the Ag-carboxylate NCs could be attributed to ligand-to-metal-metal charge transfer from Ag(I)-carboxylate complexes (the oxygen atom in the carboxylate ligands to the Ag(I) ions) to the Ag atoms and subsequent radiative relaxation. Additionally, we found that the emission wavelength of the Ag NCs depends on the excitation wavelength implying a strong coupling between surface plasmon and emitter in Ag NCs. The strong coupling between the surface plasmon and the emitter determines the quantum yield and lifetime. The emission mechanism of Ag NCs and its relation to the organic templates and metal cores were clearly clarified. The results should stimulate additional experimental and theoretical research on the molecular-level design of luminescent metal probes for optoelectronics and other applications.

Ultrahigh efficiencies over 95% and high energy densities are concurrently achieved in rationally designed bilayer polyetherimide–BaTiO₃/P(VDF-HFP) composites.

Methylene blue (MB) is a well-established and extensively studied photosensitizer for photodynamic therapy (PDT), since it can generate singlet oxygen with a high quantum yield upon irradiation within the phototherapeutic (600–950 nm) window. However, its activity can decrease due to the formation of dimers or higher aggregates, which can take place in an aqueous solution at relatively high concentrations. The incorporation of this molecule into a matrix can avoid this aggregation and increase its activity relative to PDT. Silica porous nanoparticles are chosen here as a matrix to host MB. The size and pore geometry are tuned in order to decrease MB leaching while maintaining good singlet oxygen generation and colloidal stability for further applications in nanomedicine. In addition, phenyl functions are grafted on the pores of the silica matrix in order to avoid MB aggregation, thereby increasing the activity of the photosensitizer in the singlet oxygen generation. DFT calculations give insight in the structure of the aggregation of the MB units, and the roles of water and organic environments are investigated through time-dependent calculations on UV-vis spectra.

NO3RR synthesis of ammonia is a complex eight-electron reaction involving multiple steps and intermediates, in which NO3– adsorption and NH3 desorption are crucial. The Cu-based high entropy quinary alloy catalyst has good surface adsorption and desorption ability for the reduction of nitric acid to ammonia. Here, the catalytic sites were coordinated by constructing CuNiCoZnMn alloys to adjust the electronic structure of the catalytic sites to facilitate the reaction of the substrate and thus optimize the whole reaction path. Based on the ternary alloy CuNiCo, the introduction of the Zn element continues to reduce the desorption energy barrier, and the introduction of the Mn element continues to enhance the initial adsorption energy so that the target product can be quickly held and released to accelerate the production of ammonia. The NH3 yield and Faraday efficiency obtained for the quinary CuNiCoZnMn alloy catalyst reached 723.7 μmol h–1 cm–2 and 96.6%, respectively, at −0.35 V vs RHE potential. The density functional theory calculations showed that the quinary CuNiCoZnMn alloy (NO3– to *NO3–) initial adsorption-free energy change and (*NH3 to NH3) NH3 desorption-free energy change are −2.50, 0.072 eV, respectively, which are significantly better than those of the ternary CuNiC and quaternary CuNiCoZn of −2.02, 0.544 eV and −1.97, 0.217 eV.

Abstract Nickel-rich layered transition metal oxides are leading cathode candidates for lithium-ion batteries due to their increased capacity, low cost and enhanced environmental sustainability compared to cobalt formulations. However, the nickel enrichment comes with larger volume change during cycling as well as reduced oxygen stability, which can both incur performance degradation. Here we show an ultrahigh-nickel cathode, LiNi 0.94 Co 0.05 Te 0.01 O 2 , that addresses all of these critical issues by introducing high valent tellurium cations (Te 6+ ). The as-prepared material exhibits an initial capacity of up to 239 milliampere-hours (mAh) per gram and an impressive capacity retention of 94.5% after 200 cycles. The resulting Ah-level lithium metal battery with silicon-carbon anode achieves an extraordinary monomer energy density of 404 watt-hours (Wh) per kilogram with retention of 91.2% after 300 cycles. Advanced characterizations and theoretical calculations show that the introduction of tellurium serves to engineer the particle morphology for a microstructure to better accommodate the lattice strain and enable an intralayer Te–Ni–Ni–Te ordered superstructure, which effectively tunes the ligand energy-level structure and suppresses lattice oxygen loss. This work not only advances the energy density of nickel-based lithium-ion batteries into the realm of 400 Wh kg −1 but suggests new opportunities in structure design for cathode materials without trade-off between performance and sustainability.

In complex real-world traffic environments, the task of automatic lane changing becomes extremely challenging for vehicle control systems. Traditional control methods often lack the flexibility and intelligence to accurately capture and respond to dynamic changes in traffic flow. Therefore, developing intelligent control strategies that can accurately predict the behavior of surrounding vehicles and make corresponding adjustments is crucial. This paper presents an intelligent driving control scheme for autonomous vehicles (AVs) based on a responsibility-sensitive safety (RSS) tracking control mechanism within a Bayesian network intelligent learning framework. Initially, the Bayesian evidence construction method for vehicle lane changing scenarios is studied. Using this method, prior probability tables for lane-hanging vehicles are constructed, and the Bayesian formula is applied to predict the lane changing probabilities of surrounding vehicles. Subsequently, an optimal control method is employed to integrate Bayesian lane changing probabilities into the design of performance indices and auxiliary systems, transforming tracking and safety avoidance tasks into an optimization control problem. Additionally, a critic learning optimal control algorithm is developed to determine the control law. Finally, the proposed tracking control scheme is validated through simulations, demonstrating its reliability and effectiveness.