OpenAI的闹剧，真的源于小题大做么？

OpenAI的闹剧，真的源于小题大做么？

UV-vis是简便且常用的对无机物和有机物的有效表征手段，源于常用于对液相反应中特定的产物及反应进程进行表征，如锂硫电池体系中多硫化物的测定。

小题(b)b-NC/g-MoO2@s-MoSe2-10的前五次恒流充放电曲线。【小结】总之，源于通过合理的表面硒化，在高晶相b-NC/g-MoO2的基底表面，成功地制备出b-NC/g-MoO2@s-MoSe2。

小题(c)b-NC/g-MoO2@s-MoSe2-10的倍率性能图及其对应的不同电流密度下的(d-e)恒流充放电曲线。源于(g-i)b-NC/g-MoO2@s-MoSe2-10的GITT图及钠离子扩散系数曲线。小题图五：b-NC/g-MoO2@s-MoSe2-10的循环稳定性和结构稳定性分析(a)b-NC/g-MoO2@s-MoSe2-10及其对比材料的循环稳定性能。

源于(i)b-NC/g-MoO2@s-MoSe2-10及其对比材料的TG曲线。小题图六：b-NC/g-MoO2@s-MoSe2-10电化学反应动力学的实验分析(a-d)b-NC/g-MoO2@s-MoSe2-10赝电容性能。

为了解决这些问题，源于人们采用了许多策略，如设计微纳米结构以改善电极反应的接触面积、与碳材料复合以促进电荷转移和加强结构稳定性等。

该材料的异质结构能产生自建电场，小题组分间可形成强的化学耦合键（Mo-C和Mo-N），小题这些有助于提高电荷转移速率，调控钠离子的传输路径，加强结构稳定性，增加额外的活性位点，与原位形成的氮掺杂碳材料协同提升比容量、倍率和循环稳定性能，有效解决MoO2基电极材料比容量低和MoSe2基电极材料循环稳定性差的问题（目前报道的大部分MoSe2基电极材料的循环稳定性仅局限于数十或数百次循环）。图a-bPt(311)在O2饱和和N2饱和的0.1M的HClO4电解液中的壳层隔绝纳米粒子增强拉曼光谱，源于图cP(311)在0.1M的HClO4电解液中的同位素控制光谱，源于图dPt(211)在0.1M的HClO4电解液中的壳层隔绝纳米粒子增强拉曼光谱2、氧析出反应（OER）NiFe氧化物对OER的催化活性可以媲美贵金属Ir和Ru氧化物的催化活性，而这一发现来源于研究NiOOH的OER催化活性过程中发现电解质中的杂质Fe离子在放置过程中吸附在NiOOH上面从而导致的OER催化活性增强。

新加坡国立大学的Deng Yilin和 BoonSiangYeo就对HER，小题OER和CO2RR的原位拉曼光谱进行了综合论述，表明这个独秀的光谱技术在电催化熠熠生辉。近几年来，源于原位拉曼光谱被广泛用于表征几乎所有类型的催化剂，从大块或负载金属颗粒及其氧化物和硫化物，到溶于液体的分子催化剂。

其次，小题为了探究Pt(311)比Pt(211)的ORR催化活性低的原因，小题作者同时也表征了Pt(211)的原位拉曼谱图，可以看到Pt(211)在电位变化情况下的拉曼光谱还是与Pt(311)还是有细微的差别。开始的原位拉曼证明端型S22-的消失促进了与O形成Mo═O种类的不饱和Mo位点，源于该位点证明是实际的催化活性位点。