嵌入原子神经网络方法的发展
摘要：近年来, 原子神经网络势函数以及性质表达的方法迅速发展, 并广泛应用于化学、物理和材料科学等诸多领域的原子级别模拟中. 其中, 嵌入原子神经网络方法是受嵌入原子方法力场的物理形式所启发, 结合机器学习发展的一系列高效率的原子神经网络方法. 本文介绍了嵌入原子神经网络系列方法开发和应用的最新进展, 并在最后展望了未来机器学习势函数开发和应用中面临的挑战和机遇.
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破局与展望——全球AR眼镜市场增长逻辑与投资机遇
摘要：消费级AR 眼镜发展此前相对滞后，原因之一在于“一步到位”的技术路径难以同时满足“轻薄便携”的产品形态与“价格亲民”的市场需求。AI 及AR 眼镜的功能迭代，意图承载传统眼镜向“电子化+智能化”转型的方向。行业竞争逻辑呈现从短期侧重“硬件产品”迭代，向长期侧重“生态壁垒”构建演进的趋势。智能眼镜因功能多元，产业链覆盖广，上游是硬件（芯片、传感器、光学等）与软件（云计算、开发引擎等）供应商；中游为品牌方及内容生产企业；下游含互联网、传统视光等销售渠道与内容分发渠道，最终触达用户。
纤维基湿气发电机的研究进展
摘要：随着物联网和可穿戴领域的快速发展, 传统的电池供电体系缺乏持续性、柔韧性和可穿戴性, 难以满足下一代可穿戴电子设备的需求, 因此亟须开发能够满足可穿戴要求的新型绿色清洁能源. 纤维基湿气发电机可以将环境中无处不在的水能转化为电能, 不仅能独立为可穿戴电子设备供电, 而且纤维基材料的柔软透气性也有助于提高设备的舒适度, 具有重要的应用前景. 本文介绍了湿气发电机的工作原理, 将纤维基湿气发电机分为一维线状、二维薄膜状和三维气凝胶状三类, 详细说明了其制备方法和结构特点, 以及在自供电电子设备和传感器方面的应用. 最后, 对纤维基湿气发电机的发展进行了总结和展望.
先进光学超精密制造技术现状、问题与建议
摘要：随着激光核聚变、空间对地观测、深空探测、极紫外光刻等关键领域的不断发展，对高面形精度、高表面质量光学元件需求的不断增加，先进光学超精密制造技术已成为国家高端制造领域的核心支柱。文章围绕光学元件的材料制备技术、超精密成形、抛光、检测及表面处理技术等方面，阐述了国内先进光学超精密制造技术的研究现状，分析了国内该领域存在的问题及应对措施，对先进光学超精密制造技术的下一个新阶段进行了展望，希望能引发该领域研究的一些思考。
含硫动态高分子的研究进展
摘要： 自动态共价键概念问世以来，含硫动态高分子作为动态化学中的一类重要高分子在化学、生物、材料等领域的应用取得了重大进展。硫元素作为自然界中常见元素，其来源广泛，且理化性质较为活泼，可参与多种有机化学反应，因此含硫动态高分子得到了迅速发展。本文介绍了不同类型的含硫动态共价键，简述了其动态影响因素，并探讨了多种含硫动态共价键在高分子材料设计和构建中的应用，特别是对材料化学、电子器件、生物医疗等领域的影响，最后对含硫动态高分子材料的未来发展作了展望。
我国管线钢生产技术的进步
摘要：随着我国能源需求的持续增长，管线钢作为油气管道建设的核心材料，其生产技术得到了快速发展。对我国管线钢生产技术的进步进行了总结，回顾并梳理了我国管线钢生产的发展历程，从早期的低钢级产品到如今的高性能、高钢级管线钢，展示了我国管线钢在生产技术方面的突破。重点介绍了当前管线钢生产中的关键技术，包括化学成分设计、轧制工艺、微观组织调控等方面的创新。此外，深入探讨了管线钢在耐腐蚀、高强度、耐低温等性能方面的产品特点与生产控制技术的研究进展。同时，指出新能源发展中氢气与二氧化碳储运、新型石油天然气管及装备、数字化与人工智能技术的应用是未来管线钢生产技术的研发重点。
人工细胞的构筑及生物医学应用
摘要：人工细胞是一类具有活细胞结构和功能特性的人造微囊体，因相关研究对于探寻生命起源、构筑生物活性材料的重要意义，成为近年来材料、化学、生物医学等多学科交叉领域的研究热点。根据构筑方法是从微观到宏观尺度，还是相反地从宏观到微观尺度，构筑人工细胞的方法可分为“自下而上”和“自上而下”两大类，两者各具特色、互为补充。其中，由自下而上方法构筑的人工细胞具备更为丰富的生物分子构筑单元和灵活的功能性，因而在生物医学领域展现出巨大的应用前景。基于如上背景，本文综述了由各类方法构筑的人工细胞模型，包括脂质体囊泡、多糖囊泡、蛋白类囊泡、聚合物囊泡和无机胶体囊泡等；并根据不同种类人工细胞的功能特性，讨论了它们作为生物分子运输载体、微型反应器、生物传感器和信号调节器等在生物医学领域尤其是医学诊断和治疗中的应用现状。
低碳能源化工AI基础模型与新材料智能发现平台
摘要;实现“双碳”目标需要能源、化工和材料等多个领域协同, 但其核心科学问题解决与关键工程技术实现的速度受传统研发范式掣肘, 亟需突破. 以基于“小数据”的主动学习和基于“大数据”的基础模型为代表的人工智能(AI)技术深刻改变了领域研究范式, 垂直领域AI基础模型重构并建立了低碳能源化工领域的新一代知识网络,新材料智能发现平台标志着AI for Science的研究新范式在低碳能源化工领域的落地. 近年来, 研究者在低碳能源化工领域的多层次多尺度主动学习框架和AI基础模型上开展了一系列研究, 本文将详细介绍相关工作并对低碳能源化工与人工智能交叉领域的机遇、挑战与展望进行讨论.
