Matter决定，和外星生物分享这3篇论文

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“我们的目标是星辰大海”即将成为现实。最近，Matter的主编Steve Cranford博士偶然在Reddit上看到了一个帖子，得知美国宇航局（NASA）将派出一架探测器飞往月球寻找水源。这个由Astrobotic公司开发的月球车可以将个人物品运送上月球。

因此，Matter编辑部借此机会将三篇论文放进了一张microSD卡，希望可以被带上月球与“外星生物”（如果有的话）分享我们发表的优秀科研成果。以下是这三篇“上月球”论文的介绍，全部开放阅读下载。

*以下内容为中文翻译，仅供参考，请以英文原文为准。

Matter主编教你写“快乐论文”

Matter期刊主编Steve Cranford博士：选择Cell Press的编辑职位并不是一个轻松的决定。在那之后的很多天我都在自我反思，也在和同伴，朋友及家人讨论。其中一个有趣的评论来自我的母亲，她质疑了我“编辑”文章的经历。特别是，我凭什么有资格去管理一本充满了文章，专栏等等内容的出版物？毕竟我的学位并非新闻学或传播学。她不是想打击我，只是质疑此种职业选择能否适合我的兴趣和专业技能。确实言之有理，因为一个口吐珠玑、妙笔生花的工科教授可能比黑天鹅还稀有——尤其是在课堂上和写作中。与此同时，我也思考了教职人员在写作方面的要求，包括论文、书稿、文本、课堂笔记、毕业论文修改稿、计划书、授权评论、同行评审、推荐信乃至Twitter推文。实话说，我的相当一部分时间都花在了写作上。诚然，这并不能让一个人成为好的作者，但它确实意味着大部分教职人员都是经验丰富的写手——至少能创作出简洁清晰的科研论文。

通过连续展示实现固态材料的逆向设计

目标性的发现具有特定性能的材料是材料研究的最终目标。但迄今为止，在材料设计的过程中，仍无法整合所有可用的知识，来完成新材料的合成。韩国科学技术院的Yousung Jung教授团队联合多伦多大学的Alan Aspuru-Guzik团队提出了一个材料连续展示的学习框架，并利用潜在空间展示为新材料的发现建立模型。文中，在模型训练中没有输入实验已知钒氧化物的结构信息的前提下，重新发现了这些结构，以此来展示自动编码器生成实验材料的能力。实验中，大约有20,000种假设的材料生成，包括几种有可能被合成的、完全新的亚稳态VxOy材料。与遗传算法比较，生成模型可以通过学习已知材料的分布来有效地探索化学成分空间，从而预测晶体结构。这些结果为利用生成模型进行反设计无机功能材料的机器学习迈出了重要的一步。

高压对阴离子氧化还原基锂过渡金属氧化物结构和电化学性能的影响

固态材料中丰富的的阴离子氧化还原化学在能量存储的研究中提供了新的机会和可能的范式转变。在锂离子电池中，阴极的富锂过渡金属氧化物的阴离子氧化还原反应导致其具有超出常规理论值的过剩容量，且其热力学电化学行为由结构演化决定。为了更好地理解结构因素对此电化学过程的影响，加州大学圣迭戈分校孟颖(Ying Shirley Meng)教授联合中科院宁波材料技术与工程研究所刘兆平研究员团队，通过高压处理来诱导最初电化学激活的Li1.144Ni0.136Co0.136Mn0.544O2的结构变化。在原位压力扫描过程中，通过同步X射线衍射图中超晶格峰强度的周期性变化，观察到阴离子氧化还原激活材料的周期性结构重组的变化。在结构重组过程中，材料的体积可压缩性降低，甚至变为负值。这表明了阴离子氧化还原基材料的结构灵活性跟存在亚稳态，这些材料可以经受大的压缩和结构变化，同时提供良好的电化学性能。

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