随着清洁能源系统的推广应用, 锂离子电池、固体氧化物燃料电池作为清洁能源器件受到广泛的关注。然而, 作为复杂的电力动力系统, 电池的商用化一直面临长时间、多维度、高精度的性能预测需求, 一些新型的电池性能预测方法仍处于起步探索阶段。近年来, 随着人工智能的普及与推广, 机器学习这项基于传统人工神经网络的技术被国内外研究者所重视。机器学习等数据科学的最新进展为科学和工程界提供了灵活而快速的预测框架, 在材料研发等方面显示出巨大的应用前景。本工作总结了采用机器学习方法用于固态氧化物燃料电池、锂电池、CO2电化学还原催化剂的最新进展, 并对未来的发展方向提出了若干建议。

近年来，量子点在结构可控、光谱调节和光学稳定方面的研究进展，表明基于量子点的聚光器件表现出优于基于传统有机染料分子的光输出性能。量子点聚光器成为目前量子点研究领域的新方向。量子点在宏量制备和绿色制备方面的深入研究，使得量子点的制造成本逐步降低，基于量子点的聚光器具有光电转换效率和成本上的优势。本文综述了量子点聚光器的研究进展，主要包括荧光型聚光器的优点、聚光器对量子点光学性质的要求、器件制备的工艺和器件的性能表征方法。重点阐述了量子点的太阳光吸收能力、荧光量子产率和重吸收等关键因素对聚光器件性能的影响，同时介绍了该领域目前最新的研究方向，展望了廉价太阳能窗户在未来城镇建筑上的潜在应用。

通过对燃料电池和锂离子电池这两种新型动力电池性能特点的分析及现状介绍, 指出了我国汽车工业的发展趋势即优先发展纯电动汽车, 其中心技术就是动力电池；同时, 分析了新型动力电池技术应用市场, 展望了其广阔的发展前景。