能源、汽车、物流、半导体和建筑行业正在发生的变革，结合不断发展的工业 4.0 ，推动了对新材料的需求。此外，人工智能 (AI)和机器学习 (ML) 的广泛应用，为科学家探索和开发创新材料注入了更强的活力，加快了新材料的上市时间，从几十年缩短到短短几年。材料创新地图，展示了 2024 年十大先进材料技术的影响。目前，初创企业正在开发可持续、反应灵敏的智能材料，这些材料还具有更好的物理特性，例如，生物降解塑料、热适应织物和柔性显示器。包括纳米材料和生物材料在内的新型配方为现有材料赋予了新的功能，同时扩大了创新范围。快速成型制造、先进复合材料和2D材料也促进了各种轻质材料的发展。另外材料信息学和管理、表面工程，也影响着能源、汽车、建筑、生物技术、医疗保健和纺织等多个行业。

汽车传感器按照其应用的主要领域分为车身感知传感器和环境感知传感器两类。车身感知传感器主要用于获取胎压、车速等车身信息，可提高单车的信息化水平，使车辆具备感知自身状态的能力，从而作出决策并执行。环境感知传感器用于实现单车对外界环境的感知能力，帮助车辆获得环境信息并做出决策，为智能化自动化驾驶提供支持。

在当今科技迅速发展的时代背景下，先进高分子材料崭露头角，成为推动材料领域创新的引擎。特种橡胶、特种工程塑料、特种纤维等先进高分子材料在航空航天及特种装备领域广泛应用，凭借其卓越性能和多功能特性，展现了其巨大的市场潜力。然而，在发展过程中，我们面临着研发成功率低、市场认证时间长、应用量相对较小等挑战。为了克服这些困难，我们需要在政策、技术和市场三方面共同努力只有通过政策支持、技术创新和市场拓展的多管齐下，先进高分子材料才能更好地服务于国家战略需求，为推动我国产业升级和科技进步贡献更大力量，引领我国材料科技走向更为繁荣和创新的未来。

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。

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。

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。