汇禾医疗Vispearl®全球首款全尺寸可显影载药微球获批上市
张江高科投资企业汇禾医疗Vispearl®全球首款全尺寸可显影载药微球，获得国家食品药品监督管理局（NMPA）上市批准。该微球适用于富血管型实质性器官恶性肿瘤的栓塞治疗。
材料研究中的机器学习：过去十年的发展和未来的挑战
本文回顾了过去十年中机器学习（ML）在材料科学研究中的发展，并探讨了未来的挑战和机遇。文章分析了在材料科学中应用机器学习时最常用的工具，包括软件、数据库、材料科学方法和机器学习方法，并指出尽管深度学习技术在增长，传统的机器学习技术仍然占据主导地位。本文还展示了在材料科学基准测试matbench上，形成焓预测的最佳分数随时间的进展，并特别强调了从使用传统机器学习的特征方法到使用图神经网络技术的转变，实现了7倍的错误降低。最后，文章提出了对未来挑战和机遇的看法，重点关注数据规模和复杂性、外推、解释性、获取和相关性等方面。
神奇超材料——研究背景、技术演进、产业布局及展望
摘要：超材料是一种通过人工微结构在亚波长尺度内精确调控物理场的复合材料或结构阵列，是近年来由科学界兴起、被工程界广为关注的全新材料构建范式，不仅在宏观上展现出超越传统天然材料的奇异特性，还可实现结构功能一体化。自2010年起，超材料研究已遍布与“波”相关的所有领域，包括电磁、声学、力学、热学和量子等领域，并多次入选《科学》杂志评选的年度十大科技进展，被评为21世纪前十年影响人类的十大科技突破之一。由此衍生的相关技术也已深入各行各业，尤其在无线通信、雷达隐身、减振降噪、热能转换、高精度成像、高灵敏传感等多个领域产生了颠覆性效应。本章沿着超材料发展脉络依次对研究背景、研究进展和前沿动态展开介绍，不仅从发展全局的视角系统论述我国在该领域中的典型成果与国际定位，并且从技术演进和产业布局的角度分析超材料领域的未来发展趋势与重点。
航空航天用铝锂合金研究进展及发展趋势
摘要：航空航天用Al-Li合金因具有突出的低密度、优异的综合性能和广阔的应用前景，已逐步成为与2×××、7×××系合金并列的新一代高性能铝合金。概述了近百年来国内外铝锂合金的研发历史和工业应用情况，分析了第一代至第三代铝锂合金的研发和性能改进思路，同时也总结了我国铝锂合金产业化大规模应用需要进一步克服的技术难点。最后针对未来我国铝锂合金产业的发展方向提出了见解。
镁基固态储氢材料研发与应用最新进展
摘要：镁基储氢材料具有高储氢密度、低成本和高安全性等特点，作为解决氢储运的重要解决方案之一受到广泛关注。然而，脱氢温度高、平衡压力低、吸放氢速率慢，阻碍了它们的实际应用。本文首先概述了通过复合化、掺杂催化剂、合金化和纳米化等策略提高储氢材料热力学和动力学性能的机理，研究了可能实现镁基储氢材料突破的前沿工艺。然后，本文讨论了多目标性能的协同优化在未来镁基储氢材料的发展和应用方向，旨在促进多相、多元体系的开发效率。最后，本文总结了每种方法的优势和局限性，提出了实现脱氢温度适中、储氢密度高、循环寿命长的储氢材料的潜在策略。
机器学习加速太阳能光催化剂的发现
基于结构-性能-活性关系的材料筛选是光催化研究中的一个热点问题。本文介绍了利用机器学习技术来辅助寻找太阳能光催化剂的前景。机器学习技术极大地促进了科学和工程领域的研究，包括多相催化、但在光催化研究中的应用还处于初级阶段，缺乏一致的训练数据是一个主要的瓶颈，作者预见将光催化领域的知识集成到传统的机器学习协议中是一个可行的解决方案，本文提出一个整合机器学习与领域知识的整体架构，以设定加速光催化剂发现的方向。本文首先讨论了光催化领域中的知识，这些知识可以用来与机器学习方法相结合。接着介绍了在多相催化领域中流行的机器学习实践，这些实践旨在以纯数据驱动的方式来帮助发现光催化剂。最后提出了用光催化领域知识来补充数据驱动机器学习的各种策略。这些策略包括：（1）在机器学习模型的训练过程中综合理论知识和先验经验知识，（2）将这些知识嵌入到特征空间中;以及（iii）利用现有的材料数据库来约束机器学习预测。（利用人类和机器智能）可能减轻与数据驱动的机器学习相关联的可解释性和可靠性的缺乏，这一概念还可以通过促进从传统的光催化信息学范式向传统的光催化信息学范式的转变，为光催化信息学提供实质性的好处。
