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这不仅回答了有关混合钙钛矿的原子结构的问题，而且还为研究许多其他对射线敏感的材料开辟了道路。

特殊的镍和钯膦配合物(一种含磷有机化合物)已经取得了一些成功，尽管这些催化剂的合成费时费力。与东京大学野崎恭子一起工作的研究人员现已开发出一种新方法，可以更轻松地生产出更合适的催化剂

在《AngewandteChemie》杂志上，日本科学家介绍了用于这类聚合反应的新型钯催化剂的基础。为了避免迄今为止繁琐的合成挑战，他们使用可存储的模块化构件和次膦酸酯(一类含有磷和氧的有机化合物)开发了明显更快的合成方案。最抢手的版本-等规聚丙烯(iPP)，其中所有侧基都指向相同的方向-具有特别有利的机械性能。PP的性能很大程度上取决于将单个单体添加到增长链中的空间取向(立构规整度)。丙烯单体在聚合过程中的空间取向受膦上有机薄荷醇取代基中某些碳原子处的特殊空间结构(致骨架性)影响。

通过这种方式，科学家发现了使丙烯与极性单体聚合形成具有特别高的全同立构规整度的共聚物的催化剂，这种材料被称为等规立构极性聚丙烯(iPPP)。传统的齐格勒-纳塔催化剂和茂金属催化剂严重限制了这种共聚反应，因为首先需要对典型的极性单体进行掩蔽。未来的电动飞机和轮船可能将由高功率密度直流系统供电。

研究团队正在开发的混合断路器将在必要时使用非常大的晶体管堆叠来关闭DC。但是，如果没有这些交流周期，直流电将没有时间关闭电源。佐治亚理工学院和佛罗里达州立大学(FSU)的研究人员期望使断路器的开关速度比现有设备快十倍，并通过行业合作伙伴联盟将该技术商业化。原因之一：当出现问题(称为故障)(例如，树落在电源线上)时，交流电很容易关闭。

半导体传导电流的效率不如常规机械开关，因此在普通条件下，电流将流过机械开关。随着农村地区的风电场产生人口中心所需的电力，这可能变得越来越重要。

这将得益于过去二十年来电力电子领域的惊人发展。适用于高级电源系统。原因之一：当出现问题(称为故障)( 直流电(DC)为手电筒，智能手机和电动汽车供电，但是主要的电力用户依赖交流电(AC)，交流电每秒开闭60次。但是，直流电具有比其交替表亲更高的固有优势，其中包括更高的效率以及在更长距离上承载更多功率的能力。

导读 直流电(DC)为手电筒，智能手机和电动汽车供电，但是主要的电力用户依赖交流电(AC)，交流电每秒开闭60次导读 为了有效地导航周围环境，机器人通常会根据预先设计的运行环境和传感器收集的观测结果来规划路径。因此，使用他们的方法，机器人沿其到达给定位置的路径遇到的障碍和障碍物更少。意识到这一问题，波恩大学的两名研究人员最近开发了一种方法，该方法可以使机器人在更长的时间内更有效地导航迅速变化的室内环境。

实际上，即使馈送给机器人的地图已被仔细地编译并且是准确的，它们也不能解决意料之外的障碍或环境变化。在他们的新研究中，他们决定通过预测环境随时间推移所采用的不同配置，专注于室内机器人导航。

在先前的研究中，同一组研究人员开发了一种方法，该方法收集有关地形如何影响机器人在户外导航的信息，然后使用它来计算轨迹，以最大程度地减小机载振动和功耗。他们开发的方法旨在通过对动态环境变化的模式进行建模并利用此信息来计划机器人的路径来增强机器人的室内导航。

尽管这种类型的导航策略在简单和静态的环 为了有效地导航周围环境，机器人通常会根据预先设计的运行环境和传感器收集的观测结果来规划路径。在这些环境中部署了较长时间的机器人可以观察并不断收集有关它的信息，并利用这些知识来计划更好的导航策略。进行这项研究的研究人员之一洛伦佐纳尔迪(LorenzoNardi)告诉TechXplore表示：这项研究的想法是，室内空间的许多变化都是在重复空间模式之后发生的，例如门同时打开和关闭。尽管这种类型的导航策略在简单和静态的环境中很有用，但在更复杂和不可预测的策略(例如在现实世界中发现的策略)中却远非理想。在arXiv上预先发表的一篇论文中提出的这种新方法实质上是通过捕获环境变化方式的重复模式并利用此知识来做出明智的导航决策来工作的。由于最终应部署机器人的大多数环境(例如医院，购物中心，机场等)都是高度不可预测且瞬息万变的，因此主要依赖于预先设计的地图的导航方法可能会导致轨迹和导航策略不佳

但是现在系统正在编写这些规则。该方法不仅加快了智能导师的发展，而且有望使教师(而非AI程序员)构建自己的计算机化课程成为可能。

DanielWeitekampIII说，值得注意的是，计算机系统不仅要学会以教授的方式解决问题，而且要泛化以解决该主题中的所有其他问题，并以与老师不同的方式来解决问题。新方法可以使教师在大约30分钟内创建30分钟的课程，在智能导师的开发人员中，科定格将其称为宏伟愿景。

但是，辅导系统需要学习解决问题的各种方式。人机交互和心理学教授肯科丁格说，对于开发基于AI的辅导系统的开发人员来说，这一挑战一直是一个持续的问题。

现在，卡内基梅隆大学的研究人员表明，实际上可以通过教计算机进行教学来快速构建它们。通过使用一种采用人工智能的新方法，教师可以通过演示解决某个主题中的问题的几种方法(例如添加多列)以及纠正计算机(如果其响应不正确)来教计算机。他指出，这将开发时间减少到40或50小时，但是对于许多主题，实际上不可能展示所有可能问题的所有可能解决方案，从而降低了快捷方式的适用性。导读 事实证明，智能补习系统可以有效地帮助教授某些科目，例如代数或语法，但是创建这些计算机化系统既困难又费力。

智能辅导系统旨在持续跟踪学生的进度，提供下一步提示并挑选有助于学生学习新技能的练习问题。它需要学习如何教授解决问题的方法，而不仅仅是学习如何解决问题。

这种新方法利用了一种模拟学生学习方式的机器学习程序。例如，有些老师对如何教授加法或在化学中使用哪种表示法有自己的偏好。

他补充说，使教师能够构建自己的系统也可以导致对学习的更深刻见解。当Koedinger和其他人开始建立第一批智能导师时，他们手工编写了生产规则，他说，这一过程每个导师每小时要花费大约200个小时的开发时间。

对于CHI论文，作者展示了他们在多列加法主题上的方法，但是底层的机器学习引擎已被证明可用于各种主题，包括方程求解，分数加法，化学，英语语法和科学实验环境。Koedinger说，新界面将使教师能够创建他们喜欢的AI作业的家庭作业，从而可以增加对智能导师的采用。创作过程可能会帮助他们识别作为专家自己不会遇到的学生的问题点。博士CMU人机交互研究所(HCII)的学生。

Koedinger解释说：机器学习系统经常在与学生相同的地方绊倒。后来，他们将开发一条捷径，在其中他们将尝试演示解决问题的所有可能方法。

现在，卡内基梅隆大学的研究 事实证明，智能补习系统可以有效地帮助教授某些科目，例如代数或语法，但是创建这些计算机化系统既困难又费力。Weitekamp为该机器学习引擎开发了一个教学界面，该界面用户友好，并采用了显示并纠正过程，该过程比编程容易得多。

该论文现已发表在计算机协会数字图书馆的会议记录中。韦特坎普解释说：一个学生可能会学习解决问题的一种方法，这就足够了。