转换单光子作为多体定位探针

一个粒子衰变成更多粒子是相互作用的量子系统中普遍存在的现象，会发生在对撞机、核反应堆或固体中。在非线性介质中，即使是单个光子也会以费米黄金法则给出的速率，通过下转换（分裂）成具有相同总能量的低频光子而衰减。但如果介质是有限的且只支持量子化模式，则不能精确地匹配能量守恒条件。

作者使用超导多模腔实现了这一实验，其非线性被适应于强烈违反光子数守恒。由此产生的相互作用试图将单光子激发转化为低能量光子簇，但由于多体局部化机制而失败，这表现为在空腔驻波模式频率下的多粒子共振的惊人光谱精细结构。每个共振都被确定为由宽频率范围的光子组成的多体辐射状态，不遵守费米的黄金法则理论。研究结果引入了一个新的平台来探索多体定位的基本原理，而不必控制许多原子或量子位。

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https://doi.org/10.1038/s41586-022-05615-y

具有记忆行为的平面内带电畴壁

畴壁纳米电子学被认为是非易失性存储器和逻辑技术的一种新范式，在这种技术中，作为有源元件的是畴壁而非域。

作者报道了一种在几纳米厚的BiFeO3铁电薄膜中可控地生成和操纵面内带电畴壁的方法。通过在扫描透射电子显微镜中使用原位偏压技术，研究者检测到一种非常规的逐层切换机制，其中铁电畴生长发生在平行于外加电场的方向上。

基于原子分辨电子能量损失谱、在线电子全息图的原位电荷映射和理论计算，他们证明了在带电畴壁积聚的氧空位是畴壁稳定和运动的原因。BiFeO3薄膜平面内畴壁位置的电压控制产生了多个非挥发性电阻状态，从而证明了作为几个单位单元厚的忆阻器的关键功能特性。这些结果促进了对铁电开关行为的更好理解，并为制造单位电池级器件提供了新的策略。

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https://doi.org/10.1038/s41586-022-05503-5

最大限度提高全钙钛矿串联电压

在宽带隙（超过1.7 eV）的钙钛矿太阳能电池中，开路电压（VOC）亏缺比约1.5 eV的电池更高。准费米能级分裂测量表明，在电子传输层接触处存在VOCs限制复合。加拿大多伦多大学教授Edward Sargent团队研究发现，这源于不均匀的表面电位和较差的钙钛矿电子传输层能量排列。

普通的单铵表面处理无法解决这一问题；作为一种替代方法，他们引入了二铵分子来修饰钙钛矿的表面状态，并实现了更均匀的表面电位空间分布。将该层纳入单片全钙钛矿串联，研究者报告了2.19 V的创纪录VOC（详细平衡VOC限值的89%）和超过27%的功率转换效率（PCE）（26.3%经过准稳态认证）。这些串联在操作500小时后保留了超过86%的初始PCE。

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https://doi.org/10.1038/s41586-022-05541-z

利用机器学习对有机反应机理进行分类

对催化有机反应机理的理解对于设计新的催化剂、反应模式和构建更绿色、更可持续的化学过程至关重要。研究者展示了一个深度神经网络模型，经过训练后可以分析普通的动力学数据，并自动阐明相应的机构类，而不需要任何额外的用户输入。该模型以出色的精度识别了各种各样的机制类别，即使在动力学数据包含大量误差或只有几个时间点时也能出色地执行。

该研究结果表明，人工智能引导的机理分类是一个强大的新工具，可以简化和自动化的机理说明。他们正在将这个模型免费提供给社区，预计该工作将促进全自动有机反应的发现和开发。

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https://doi.org/10.1038/s41586-022-05639-4

亚体素控制的细丝旋转多材料打印

螺旋结构在自然界中普遍存在，并赋予其独特的机械性能和多功能。目前，模拟这些自然系统的合成结构可以通过缠绕、扭曲和编织单个细丝、微流体、自成型和打印等方法实现。然而，这些制造方法无法同时创建和图案多材料。作者报告了一个多材料三维旋转打印平台，能够对方位异质结构细丝的局部方向进行亚体素控制。

通过控制角速度与平动速度的比值连续旋转多材料喷嘴，他们创建了具有可编程螺旋角、层厚度和给定圆柱体素内几种材料之间的界面面积的螺旋细丝。利用这种集成方法，研究者制造了由高保真度的螺旋介电弹性体驱动器和嵌入介电弹性体基质中的可单独寻址的导电螺旋通道组成的功能性人造肌肉。他们还制作了包含建筑螺旋杆的层次格，在柔顺矩阵中包含刚性弹簧。该增材制造平台为在生物灵感图案中生成多功能建筑材料开辟了新的途径。

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https://doi.org/10.1038/s41586-022-05490-7

可穿戴心脏超声成像仪

心功能连续成像对于长期心血管健康评估、急性心功能不全检测以及危重患者或外科患者的临床管理非常有价值。然而，传统的非侵入性心功能成像方法由于设备体积大，无法提供连续的测量，现有的可穿戴心脏设备只能捕获皮肤上的信号。

作者报道了一种可穿戴式超声设备，用于连续、实时和直接的心功能评估。他们介绍了设备设计和材料制造方面的创新，改善了设备与人体皮肤之间的机械耦合，允许在运动过程中从不同角度检查左心室。研究者还开发了一个深度学习模型，从连续的图像记录中自动提取左心室容量，生成关键心脏性能指标的波形，如冲程容量、心排血量和射血分数。该技术能够在各种环境下对心脏性能进行动态可穿戴监测，大大提高了准确性。

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https://doi.org/10.1038/s41586-022-05498-z

（冯维维编译）