The nonlinear optical (NLO) and optical limiting (OL) properties of graphene families, including graphene oxide nanosheets, graphene nanosheets (GNSs), graphene oxide nanoribbons (GONRs), and graphene nanoribbons (GNRs), were investigated at 532 and 1064 nm using a nanosecond regime. GNSs, GONRs, and GNRs exhibited broadband NLO and OL properties. Reduced graphene samples exhibited stronger NLO and OL responses than their graphene oxide precursors because of their increased crystallinity and conjugation. Nonlinear scattering and two-photon-absorption were found to have strong effects on the NLO and OL responses of the graphene nanostructures.

Polymer materials have been considered as promising candidates for the implementation of memristor devices due to their low-cost, easy solution processability, mechanical flexibility and ductibility, tunable electronic performance through innovative molecular design cum synthesis strategy and compatibility with complementary metal oxide semiconductor (CMOS) technology as well. The digital-type polymer memristor behaves as resistive random access memory with non-volatility, high density, more speed, low power consumption, large ON/OFF ratio, high endurance and long retention, and is recognized as an appealing candidate for the next generation "universal memory". As a logic component, the analog-type memristor, with the ability to emulate the fundamental synaptic functions of short-term/long-term plasticity (STP/LTP), spike-timing dependent-plasticity (STDP), spike-rate dependent plasticity (SRDP) and "learning-experience" behaviors, can be used to construct artificial neural networks for neuromorphic computation. In this review, we shall attempt to summarize the recent progress in research on the materials, switching characteristics and mechanism aspects of two terminal polymer memristors, for both information storage and neuromorphic applications that inspire great interest in the industrial and academic communities.

Viologen-inspired aromatic molecules, polymers, and functional materials and their versatile applications will be introduced in this review.

History-dependent memristive behaviors, which can emulate the plasticity, short-term memory to long-term memory transition, and the learning function of biological synapses, are demonstrated in viologen/triphenylamine-containing polymer organic redox system. Together with the advantages of mechanical flexibility and deformability, organic resistive switching materials and devices are promising candidates for the construction of large-scale neuromorphic networks and smart computers. As a service to our authors and readers, this journal provides supporting information supplied by the authors. Such materials are peer reviewed and may be re-organized for online delivery, but are not copy-edited or typeset. Technical support issues arising from supporting information (other than missing files) should be addressed to the authors. Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.

Abstract Enhancing stability while maintaining high efficiency is among the primary challenges in the commercialization of perovskite solar cells (PSCs). Here, a crystal growth technique assisted by in situ generated 2D perovskite phases has been developed to construct high‐quality 2D/3D perovskite films. The in situ generated 2D perovskite serve as templates for regulating the nucleation and oriented crystal growth in the α‐FAPbI 3 ‐rich film. This led to a high film quality with much reduced trap density and an ultralong carrier lifetime. The obtained perovskite film shows excellent stability under extreme environment conditions ( T = 200 °C, RH = 75 ± 5%). The corresponding PSC achieved an efficiency of 26.16% (certified 25.84%), along with excellent operational stability (T93 > 1300 h, T ≅ 50 °C) as well as outstanding high and low temperature cycle stability.

Abstract Analog-type polymer memristors are preeminent candidates for neuromorphic computation and synaptic biomimicking. A novel polyfluorene bearing quinoline and ferrocene as the pendant groups (PQF) is synthesized. The PQF film sandwiched between the Al and ITO electrodes exhibits outstanding analog-type memristive performance at a small sweep voltage range of ±1V, with 42 distinguishable conductance states. As compared, poly{[9,9-di(2,4-diphenylquinoline)-fluorene]-alt-[9,9-bis(6-bromohexyl)-9H-fluorene]}, and poly {[9H-fluorene]-alt-[fluorene with triazole and ferrocene moieties in the sidechains] only show 12 and 15 distinguishable conductance states, respectively. The former only involves intramolecular charge transfer from the polymer backbone to the quinolone moieties, while the latter mainly concern redox effect from the ferrocene moieties. These results demonstrate that the combined action of intramolecular electron transfer and redox effect could dramatically increase the number of distinguishable conductive states of the resultant materials. Associated with the exceptional memristive performance, the PQF-based memristor can accurately recognize human emotions. After 150 training sessions, the accuracy of emotion recognition reaches up to 98.74%.

Organic memristors based on covalent organic frameworks (COFs) exhibit significant potential for future neuromorphic computing applications. The preparation of high‐quality COF nanosheets through appropriate structural design and building block selection is critical for the enhancement of memristor performance. In this study, a novel room‐temperature single‐phase method was used to synthesize Ta‐Cu3 COF, which contains two redox‐active units: trinuclear copper and triphenylamine. The resultant COF nanosheets were dispersed through acid‐assisted exfoliation and subsequently spin‐coated to fabricate a high‐quality COF film on an indium tin oxide (ITO) substrate. The synergistic effect of the dual redox‐active centers in the COF film, combined with its distinct crystallinity, significantly reduces the redox energy barrier, enabling the efficient modulation of 128 non‐volatile conductive states in the Al/Ta‐Cu3 COF/ITO memristor. Utilizing a convolutional neural network (CNN) based on these 128 conductance states, image recognition for ten representative campus landmarks was successfully executed, achieving a high recognition accuracy of 95.13% after 25 training epochs. Compared to devices based on binary conductance states, the memristor with 128 conductance states exhibits a 45.56% improvement in recognition accuracy and significantly enhances the efficiency of neuromorphic computing.

Organic memristors based on covalent organic frameworks (COFs) exhibit significant potential for future neuromorphic computing applications. The preparation of high‐quality COF nanosheets through appropriate structural design and building block selection is critical for the enhancement of memristor performance. In this study, a novel room‐temperature single‐phase method was used to synthesize Ta‐Cu3 COF, which contains two redox‐active units: trinuclear copper and triphenylamine. The resultant COF nanosheets were dispersed through acid‐assisted exfoliation and subsequently spin‐coated to fabricate a high‐quality COF film on an indium tin oxide (ITO) substrate. The synergistic effect of the dual redox‐active centers in the COF film, combined with its distinct crystallinity, significantly reduces the redox energy barrier, enabling the efficient modulation of 128 non‐volatile conductive states in the Al/Ta‐Cu3 COF/ITO memristor. Utilizing a convolutional neural network (CNN) based on these 128 conductance states, image recognition for ten representative campus landmarks was successfully executed, achieving a high recognition accuracy of 95.13% after 25 training epochs. Compared to devices based on binary conductance states, the memristor with 128 conductance states exhibits a 45.56% improvement in recognition accuracy and significantly enhances the efficiency of neuromorphic computing.

Transitioning from crude oil to renewable carbon sources is crucial for a circular economy. Lignin, a byproduct of the paper industry, has significant potential as a renewable feedstock, but its efficient depolymerization remains challenging. This study presents an iron dual-atom catalyst (DAC) supported on biochar derived from spent coffee grounds for the selective electrochemical depolymerization of kraft lignin under ambient conditions. The catalyst was synthesized via pyrolysis and characterized using X-ray absorption spectroscopy (XAS), low-energy ion scattering (LEIS), and X-ray pho-toelectron spectroscopy (XPS). These techniques confirmed the DAC’s atomic dispersion and chemical composition. The DAC’s in-operando stability was confirmed through XAS under varying electrochemical potentials. In a water/sodium carbonate electrolyte, the DAC achieved lignin depolymerization within 20 h. Nuclear magnetic resonance (NMR) and high-resolution mass spectrometry (HRMS) analyses identified aliphatic products such as sodium acetate and formate, alongside phenolic monomers and dimers. This work demonstrates the potential of DACs for the valorization of biomass while establishing a framework for the monitoring of catalyst behavior at an atomic level during electrochemical biomass depolymerization, thus contributing to the development of advanced catalytic processes