清华大学

纤维型超级电容器(F-SCs)因其高充电能力、优异的可编织性和长寿命在未来的便携式电子和可穿戴行业中受到了极大的关注。但纤维电极的堆叠微/纳米结构和较差的法拉第活性严重限制了离子动态传输和氧化还原电荷存储，为低能量密度和实际应用带来障碍。

研究人员创新地提出了一种超材料-石墨烯复合型器件，在单片结构上集成了太赫兹波的光强探测、波长选择与偏振敏感探测功能。利用超材料光学性质的超高设计自由度以及石墨烯中热载流子辅助光热电效应的超宽谱、电可控特性，器件在具有正交偏振的两个目标波长下表现出共振增强的太赫兹响应。基于该器件的多色成像和偏振分辨成像实验结果验证了通过片上集成系统实现多功能太赫兹感测的可行性。

结果表明，产生 NDR 效应的主要因素是织物束内纤维的相对位移。基于神经尖峰样拉伸响应，我们进一步展示了纺织品应变传感器在阈值检测和近传感器信号处理中的应用潜力。所提出的NDR行为模型将为可穿戴智能纺织品的设计和应用提供参考。

近期，清华大学任天令教授在ACS Nano上发表了石墨烯织物负微分电阻响应机理研究。团队以一款典型的具有明显NDR拉伸响应的石墨烯织物应变传感器为研究对象，表征了石墨烯织物从拉伸直至断裂完整的拉伸电阻变化。拉伸过程的电阻变化表明该传感器存在至少两种响应机制：石墨烯纳米片在纺织品表面形成堆叠的导电层（图2中的film）；织物纤维内部浸染的石墨烯构成了织物的本征电阻，随纺织品纤维结构的变形而改变（图2中的fiber）。两者一同构成了石墨烯织物的电阻值。

基于纺织基材的柔性应变传感器具有天然的柔韧性、高灵敏度和宽范围的拉伸响应。然而，纺织品复杂且各向异性的子结构导致负差分电阻 (NDR) 响应，缺乏对机制的更深入了解。因此，我们检测了具有显着 NDR 拉伸响应的石墨烯纺织应变传感器，为机理研究提供了必要的研究平台。单纤维束的开创性测量证实了 NDR 效应在亚几何尺度上的存在。基于拉伸形态和测量的原位表征，我们进行了定量行为分析，全面揭示了全范围拉伸电响应的起源。结果表明，产生 NDR 效应的主要因素是织物束内纤维的相对位移。基于神经尖峰样拉伸响应，我们进一步展示了纺织品应变传感器在阈值检测和近传感器信号处理中的应用潜力。所提出的NDR行为模型将为可穿戴智能纺织品的设计和应用提供参考。

本文详细研究了氧化石墨烯(GO)分散液的流变行为。通过稳态、动态等流变实验以及理论分析，研究了氧化石墨烯(GO)分散液流变行为和水分散液从粘弹性液体到凝胶态的转变。利用DLVO理论，探讨了GO片之间的范德华作用力以及双电层排斥作用的相互关系对流变性能的影响。通过群体平衡模型(PBE)分析了GO分散液的屈服应力与体积分数的正相关关系。同时，通过蠕变和松弛实验发现，高浓度的GO分散液中结构变化及流变行为在很多方面与高聚物相似。上述研究结果为深入研究复杂的GO分散体系提供理论支撑和实验依据。

总体来讲，审稿人对此次报道的现象和石墨烯的金吸附性能是认可的，但对阐述的机制有顾虑。当然这是可以理解的。所以该团队花了很多工夫，做了不少实验去把机制尽量讲清楚。

弘润清源成立于2020年6月，专注于新材料研发平台和新材料空气集水场景应用。以石墨烯基复合吸湿材料等为主要研发方向，开发空气集水和界面热材料应用等产品管线。

首先对低频声音信号进行频谱搬移，调制成携带信息的超声波信号。随后，超声波作为电信号输入到GUS并进行声音发射，对声音信号进行加密传输。最后，利用麦克风采集超声信号，解调到低频以实现信息解密。值得注意的是，在超声信号特征提取过程中，采用了基于机器学习的卷积神经网络来提高超声语音识别的准确率。这项工作不仅解决了超声源在可穿戴领域的障碍，也进一步拓展了超声在信息加密领域的应用。