The present work theoretically and experimentally provides an insight into the internal mechanism of Li⁺ transport within an artificial hybrid SEI layer consisting of lithium-antimony (Li₃Sb) alloy and lithium fluoride (LiF).

To date, most studies have focused only on the interaction between oxygen and the catalyst, with the intention of minimizing the mass‐transfer resistance by using the rotating disk electrode (RDE) method, which is based on the forced‐convection theory. To begin with, in order to increase the reaction rate, the oxygen should be able to reach the active sites of the catalyst readily (mass transfer). Next, a moderate (i.e., not too strong or weak) interaction (kinetics) should be maintained between the oxygen molecules and the catalyst, in order to allow for better adsorption and desorption. Therefore, these two factors should be taken into consideration when designing electrocatalysts for oxygen reduction. Further, there is bound to be a demand for large‐scale metal‐air batteries in the future. With these goals in mind, in this study, a facile and scalable method is developed for fabricating metal‐air batteries based on the fact that the Prussian blue analogue Mn 3 [Co(CN) 6 ] 2 •nH 2 O and gelatin‐coated Ketjenblack carbon thermally decompose at 400 °C in air (i.e., without requiring high‐temperature pyrolysis under inert conditions) to form porous spinel oxides and N‐doped carbon materials. The intrinsic kinetics characteristics and the overall performance of the resulting catalysts are evaluated using the RDE method and a Zn‐air full cell, respectively.

Abstract The aqueous zinc‐iodine battery is a promising energy storage device, but the conventional two‐electron reaction potential and energy density of the iodine cathode are far from meeting practical application requirements. Given that iodine is rich in redox reactions, activating the high‐valence iodine cathode reaction has become a promising research direction for developing high‐voltage zinc‐iodine batteries. In this work, by designing a multifunctional electrolyte additive trimethylamine hydrochloride (TAH), a stable high‐valence iodine cathode in four‐electron‐transfer I − /I 2 /I + reactions with a high theoretical specific capacity is achieved through a unique amine group, Cl bidentate coordination structure of (TA)ICl. Characterization techniques such as synchrotron radiation, in situ Raman spectra, and DFT calculations are used to verify the mechanism of the stable bidentate structure. This electrolyte additive stabilizes the zinc anode by promoting the desolvation process and shielding mechanism, enabling the zinc anode to cycle steadily at a maximum areal capacity of 57 mAh cm −2 with 97 % zinc utilization rate. Finally, the four‐electron‐transfer aqueous Zn−I 2 full cell achieves 5000 stable cycles at an N/P ratio of 2.5. The unique bidentate coordination structure contributes to the further development of high‐valence and high capacity aqueous zinc‐iodine batteries.

The chaotropic salt electrolyte (CSE) has become an effective strategy to activate low-temperature aqueous zinc-ion batteries. However, the Zn battery performance has been largely compromised due to the side reaction of active water molecules in CSE. Herein we design a Zn(BF4)2 in a propylene carbonate–water cosolvent electrolyte that facilitates the zinc plating/stripping in a wide temperature range (−40 to 60 °C). Theoretical and experimental results demonstrate the dual effect of propylene carbonate on regulating the hydrogen bond network and reshaping the Zn2+ solvation structure, bringing the antifreezing property and smooth Zn plating/stripping. Consequently, at −20 °C, the Cu//Zn asymmetric cell can achieve stable cycling for over 4000 h at 0.5 mAh cm–2. At −40 °C, the Zn//tetrachlorobenzoquinone full battery can deliver a reversible specific capacity of 77.9 mAh g–1 after 700 cycles. This work presents an effective strategy for the development of high-performance ZIBs in a wide temperature range.

Abstract Solid‐state polymer electrolytes (SPEs) require high ionic conductivity and dense contact with the electrodes for high‐performance lithium‐metal solid‐state batteries. However, massive challenges such as poor ionic migration ability, low antioxidant ability, and lithium dendrite formation still remain unresolved. These issues severely restrict its practical applications. Herein, a new type of solid‐state polymer electrolyte with a molecular crowding feature is rationally designed by in situ polymerization of a precursor containing poly (ethylene glycol) diacrylate (PEGDA) and 1,2‐dimethoxyethane (DME). Noticeably, the prepared SPE expands the electrochemical window to 4.7 V with a high lithium‐ion transfer number of 0.55 and a superior ionic conductivity of 3.6 mS cm −1 at room temperature. As a result, the lithium symmetrical batteries achieve stable cycles with more than 3000 h with no lithium dendrites at a current density of 0.5 mA cm −2 . Importantly, this design provides dense contact of solid‐state polymer electrolytes with the porous cathode and lithium anode, allowing the assembled winding‐type solid‐state pouch cells with outstanding cycling stability of 81.7% retention for more than 340 cycles at room temperature. It shows excellent adaption to widely practical technology with large‐scale battery production, offering a new solution for the future development of solid‐state polymer lithium‐metal batteries.

Abstract Aqueous hydrogen gas batteries (AHGBs) are demonstrated to possess ultra‐long lifetimes and high reliability, making them highly promising for large‐scale energy storage applications. Consequently, the development of high‐efficiency, low‐cost, and scalable hydrogen oxidation/reduction (HOR/HER) catalytic electrode materials is essential for promoting the industrialization of AHGBs. In this study, a large‐scale processible platinum‐ruthenium‐nickel multimetallic aerogel catalyst is presented with high pH‐universal HOR/HER catalytic activity synthesized by a facile method, exhibiting the potential for industrial‐grade production. Theoretical calculations reveal that the synergistic adsorption on different metal atoms optimizes the reaction path, thus enhancing the catalytic activity. Fabricated with an extremely low loading (≈30 µg PtRu cm −2 ), both alkaline nickel‐hydrogen (Ni‐H 2 ) battery and acidic manganese‐hydrogen (Mn‐H 2 ) battery demonstrate high performance with lifetimes exceeding 2500 h at 0.5 C and over 1500 cycles at 20 C, respectively, significantly surpassing those with commercial Pt/C catalyst. Notably, a 5 Ah scaled‐capacity Ni‐H 2 battery is assembled and exhibits an exceptional energy density of 169 Wh kg −1 with a low cost of US$ 74 kWh −1 based on all components of the cell, providing possibilities for the commercialization of AHGBs in large‐scale energy storage applications in the future.

In fear differential conditioning, stimuli that resemble the conditioned stimulus (CS+) are more likely to trigger fear responses. Excessive fear responses on stimuli not like CS + are often associated with anxiety. However, the threat judgments process and how this process manifests itself differently in subgroups with different generalisation rule applications, is unclear. This study examines whether anxiety biases the threat decision process in fear generalisation paradigm and whether subgroups characterised by different generalisation gradients was interpreted differently by drift-diffusion model. We gathered behavioural data through a binary fear generalisation judgment task and clustered participants based on their responses. Reaction time distributions and individual scale scores were analyzed using the hierarchical drift-diffusion model. The model results suggested that similarity and state anxiety facilitated evidence-gathering processes that favoured "threat" judgments, but at the same time, state anxiety weakened the effect of stimulus similarity as evidence. Further cluster analyses revealed that this effect of anxiety on threat judgments only held true for specific subgroups of participants. This pioneering computational modelling effort in fear generalisation underscores the significant role of strategy preference and its complex interaction with anxiety in shaping stimulus processing.

In the field of smart grid monitoring, real-time defect detection for overhead transmission lines is crucial for ensuring the safety and stability of power systems. This paper proposes a defect detection model for overhead transmission lines based on an improved YOLOv8n model, named ABG-YOLOv8n. The model incorporates four key improvements: Lightweight convolutional neural networks and spatial–channel reconstructed convolutional modules are integrated into the backbone network and feature fusion network, respectively. A bidirectional feature pyramid network is employed to achieve multi-scale feature fusion, and the ASFF mechanism is used to enhance the sensitivity of YOLOv8n’s detection head. Finally, comprehensive comparative experiments were conducted with multiple models to validate the effectiveness of the proposed method based on the obtained prediction curves and various performance metrics. The validation results indicate that the proposed ABG-YOLOv8n model achieves a 4.5% improvement in mean average precision compared to the original YOLOv8n model, with corresponding increases of 3.6% in accuracy and 2.0% in recall. Additionally, the ABG-YOLOv8n model demonstrates superior detection performance compared to other enhanced YOLO models.