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以氧化石墨烯（GO）作为荧光猝灭剂，进一步降低暗DNA-Ag NCs自身的背景荧光，利用熵驱动催化电路（EDCC）精准调控GO表面DNA-AG NCs由吸附到解吸的构型转变，构建了一种升级版点亮型生物检测平台（EDCC-Ag NCs/GO），实现了DNA-Ag NCs由“关”到“开”的高对比度荧光转化。

通过结合石墨烯的伪光学特性和机器学习技术，研究团队不仅在保持电子迁移率的同时成功地引入了传输隙，而且还显著提高了射频性能和漏极电流饱和度。这一方法不仅适用于射频GFET设计，还可以扩展到各种设计目标，包括逻辑器件和非线性器件。此外，通过训练DNN来优化开关比，该方法还可用于设计改进的开关GFET。

与传统体材料不同，二维材料在厚度方向具有更强的量子特性，层数直接决定材料本征特性(带隙、能带结构)。二维材料层数的快速预判对提高器件迭代效率十分重要，在有些场景中，尤其是涉及物理机理研究的时候，甚至需要实现层数的精准确定（比如涉及空间对称性分析，吸收峰调控等）。

该研究通过一种稳健的全水性原位微型乳液聚合方法，成功制备了具有杰出选择性的湿度传感器。这种方法不仅减少了对环境的负面影响，而且所选用的硫醇-烯聚合物和含量在0.2-1.0 wt%范围内的rGO，展示了在湿度暴露下的高耐水性和半结晶特性，有助于防止早期分层。

本研究聚焦于开发一种石墨烯-CuO亲水性复合材料，通过简单的激光诱导方法直接在涂有CuCl2的聚酰亚胺薄膜上进行合成。复合材料的增强亲水性和分级结构形态显著提高了其输水性能，在1个太阳光照下，蒸发速率达到2.54 kg m-2h-1，蒸发效率高达91.1%。此外，该材料还展示了出色的海水淡化能力。

研究团队还探索了将AmoC与废弃塑料混合，通过FJH技术制备FG的可能性，旨在实现废弃物的高值化利用。制备出的FG作为增强添加剂，被成功应用于环氧树脂和不饱和聚酯树脂等复合材料中，显著提高了材料的杨氏模量和硬度。此外，生命周期评估显示，添加FG的复合材料在减少CO2排放、节约水资源和降低能耗方面具有显著优势。这一研究为CO2的捕集、固定和利用提供了新的技术途径，同时也为废弃塑料的高值化利用开辟了新的道路。

通过在镍泡沫上催化生长石墨烯泡沫，然后在石墨烯泡沫的孔隙中填充还原氧化石墨烯，制备出具有快速质量和电子传输能力的三维互连石墨烯网络。

作者重点介绍了“理想”（单层）石墨烯的物理学，它具有不同的电子结构，并表现出与超薄石墨膜（最近研究了其材料特性的半金属）甚至仅由两层石墨烯组成的其他器件（见下文）的特性有质的不同。