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东南大学取得压电材料里程碑式突破

随着科技发展与医疗需求增长，植入式压电生物器件研究蓬勃兴起，旨在提高生活质量。传统压电材料虽广泛应用，因其不可降解属性，植入后需二次手术取出。因此，研发可生物降解瞬态电子器件显得尤为迫切，此类器件能在体内按预设时间运作后安全溶解，避免残留风险。尽管天然压电生物材料具备生物兼容优势，但其压电性能偏低，限制了其在医疗领域的使用。相比之下，分子铁电材料具有易合成、易加工、轻便、良好生物兼容性及物理性能可调等优点，是理想植入式瞬态电子器件材料候选。当前关键任务在于开发具有更高压电性能的可生物降解分子铁电材料。

东南大学熊仁根教授是铁电化学领域的创立者。在过去十余年间，他带领团队聚焦于分子铁电材料的化学设计与研究。今年，基于铁电化学的氢/氟取代策略和晶体工程，团队效仿b相的PVDF结构，利用有限的奇数个（n=3）–CF2–基团，结合氢键相互作用形成了无限长的链状结构，开发了一例有机小分子铁电体。团队将PVDF的结构单元从上千减少到了3，实现了小分子压电性能四倍的提升，起到了四两拨千斤的作用。

这一发现使得可植入式压电材料的压电性能达到新的高度。团队还组装一个可控的瞬态机电器件，并证实具有良好的生物传感性能。这一研究为可降解植入式电子医疗器件提供了有前途的候选材料，也为分子压电材料提供了与人体健康密切相关的重要应用。

微陨石撞击竟催生前所未见矿物，或将改写太空风化认知

太空风化是月球及太阳系其他无大气天体表面的改造过程之一，包括微陨石轰击、太阳风离子注入、高能宇宙射线作用等，其中月球表面的微陨石轰击环境具有：粒径小、速度快、通量大等特点。高速微陨石轰击月壤可通过高温熔融、破碎、气化、沉积、胶结等机制改造月壤的物质组成、成分、光谱、物理性质等。由于月表物质组成多样、微陨石轰击过程复杂、轰击产物不稳定等多因素的耦合影响，关于月球表面微陨石轰击的改造机制及其效应认识不完善，甚至存在争议。

中国科学院地球化学研究所联合澳门科技大学和广东工业大学，通过对嫦娥五号月壤颗粒开展研究，在月壤玻璃珠表面微陨石撞击坑中发现一系列含Ti的蒸发沉积颗粒，TEM分析结果显示，这些含Ti颗粒为金红石、三方结构Ti2O和三斜结构Ti2O三种Ti纳米矿物。其中，三方Ti2O和三斜Ti2O两种物相，之前尚未在天然地质样品中被发现，而在材料学领域，Ti2O是一种可在实验室内制备的光催化薄膜材料。研究揭示了月壤中这些Ti纳米矿物的成因过程。

研究结果完善了对月球表面太空风化过程的认识，也为理解太阳系其他无大气天体表面的空间风化过程提供线索。

“氢原子摆渡车”“电子海绵”说的都是它

作为物质的一个新层次，团簇具有原子数可精准调控、结构精确的“原子精准”特点，因此可以作为理想的模型体系来研究制氢催化剂的催化制氢机制和储氢材料的储氢机理，对发展新型制氢催化剂和开发高效储氢材料具有重要意义。

西安交通大学侯高垒教授及合作者提出了一种将团簇研究与实际催化建立联系的研究策略。他们以原子数精确可控和几何结构精确可确定的富勒烯负载金属单原子作为碳基载体金属单原子催化剂的模型，富勒烯作为多孔碳材料的模型，从而在团簇催化研究中巧妙地考虑载体效应。研究团队利用双样品靶双束溅射激光的团簇束源、高分辨高灵敏飞行时间质谱、红外多光子解离光谱结合第一性原理计算以及分子动力学模拟，深入详细地研究了C60V+催化水分解生成H2和O2的微观机制，精确表征了该催化反应的关键中间体，发现C60负载具有显著的载体效应，不仅可以作为水分解制氢的“氢摆渡车”帮助氢原子转移和氢气形成，而且可以因其独特的得失电子能力驱动金属中心的价态转变，从而推动整个催化反应的完成。由此，研究团队提出C60可以作为催化水分解的“电子海绵”。C60通常被认为是良好的电子受体，而作为电子给体的重要性则鲜有报道。

揭秘氧化钛储钠“黑科技”，打开低成本钠离子电池潜能新世界

钠离子电池因较低的成本和丰富的资源，有望应用于大规模储能，因而备受研究者们关注。关于钠离子电池材料的储钠机理需要深入研究，此前关于二氧化钛储钠机制主要存在两种相矛盾的观点：一种认为二氧化鈦储钠是嵌入型反应，另一种认为二氧化钛储钠过程会伴随着无定形化转变。此外，二氧化钛储钠性能的构效关系和其赝电容响应来源需要进一步揭示，为实际的钠离子电池材料设计提供科学依据。

基于此，厦门大学魏湫龙副教授课题组与美国加州大学洛杉矶分校材料系Bruce Dunn教授合作，系统地研究了不同颗粒尺寸TiO2的储钠过程的电化学行为及结构演化过程，提出了表面氧化还原储钠反应模型，揭示了颗粒尺寸和比容量之间的关系，并成功解释了以往报道中TiO2块体和纳米材料之间储钠结果差异的本质原因。

AI从“人生错题本”中能学到什么？

如何正确看待错误是每个人一生都要面对的课题。一些人取得成功的秘诀在于，他们总能从自己和别人的错误中不断学习，汲取经验教训，进而获得系统性成长。近期一项研究表明，研究“错题本”对人工智能也大有裨益。

近年来，有监督的数据驱动算法大大推动了人工智能领域的发展。在该类学习任务中，局部错误标签的出现是一种普遍现象。特别是对大型数据集来说，含有错标数据/不确定性标注数据更是在所难免。然而，这些被错误标注的样本对模型训练有很大的误导作用，如何在AI模型训练中有效处理这些错标数据就成了一个重要问题。

东南大学仪器科学与工程学院刘澄玉、李建清团队针对错误标签（noisy label）数据对模型精度的潜在影响这一普遍问题，提出了一种对特征层数据分布进行先验假设的损失函数构建方法，提升了对含有错误标签的数据集进行训练的学习效果。具体来看，他们认为将数据通过模型提取到的深层特征的类概率分布假设为特定的长尾T分布，以此有效抑制错标数据影响，并从理论推导和实验验证两个方面给出了翔实论证。研究团队证实了一种全新的损失函数——学生损失函数（Student Loss）机制，可以在训练中对干净样本与错标样本进行自主筛选，从而提升模型表现。同时，结合度量学习策略，他们还进一步发展了该函数的泛化版本。

人类大脑皮质神经元有160亿个，是怎么做到的？

大脑皮质是智力的重要基础。有人将哺乳动物的大脑皮质比作计算机的CPU，神经元则是CPU的基本单元。人类的大脑皮质拥有160亿神经元，而猩猩只有80亿神经元，非洲大象有56亿神经元，猕猴有17亿神经元，小鼠有1400万神经元。那么，人类这160亿个大脑皮质神经元是如何发育生长出来的呢？在哺乳动物2亿年的漫长进化过程中，大脑皮质神经元又是如何逐渐增加的呢？复旦大学脑科学研究院和附属中山医院的杨振纲团队给出了答案。

研究团队发现，种系演化过程中，由于FGF—ERK通路在大脑皮质神经干细胞中随着进化越来越强，哺乳动物大脑皮质的神经干细胞越来越多地表达BMP7基因。BMP7的功能是加强神经干细胞自我更新和显著延长神经元产生的时间，并抑制神经胶质细胞的产生。最终人类大脑皮质神经干细胞获得了高表达BMP7基因的能力，因此也就具有了长时间产生神经元的能力。

进一步，他们发现了大脑皮质中FGF-ERK-BMP7-GLI3R信号通路随着大脑皮质的不断增大而逐渐增强，呈现一个正反馈的形式。这个发现解释了，从小鼠、雪貂、猕猴、猩猩到人类，随着进化，不同物种的大脑皮质的神经干细胞为什么会越来越多。人类大脑皮质包含更多的神经元，提示人类大脑有更强的信息处理能力，这可能是人类智力高于动物智力的原因之一。

数千年思想的演进轨迹，弹指一挥就出现在眼前

《老子》等道家文献的书本级互文网络、篇章级互文分布与句子级互文频率统计，由此可以观察出典籍文献中所蕴含的思想观念在后世文献中的递相传播和演化。

近日，北京大学人工智能研究院支持、北京大学数字人文研究中心研究并设计、北京大学王选计算机研究所参与研发了古文献溯源分析平台原型系统。该平台应用深度学习技术对大规模古典文献集进行定量文化分析，追溯中华思想文化观念的源流及其在后世的演化轨迹，在词汇、句子和文档三个层面提供數据驱动的人文研究组合工具。该平台为人文学者应用定量分析方法从事思想史和文化史研究提供了便利。在此基础上，数字人文研究中心和王选计算机研究所合作开发了应用级的古文献溯源分析系统（访问地址：https：//ca.pkudh.org/）。

该平台汇集了目前能收集到的唐以前的所有数字化典籍，加上《二十四史》《资治通鉴》以及若干精选典籍和文章总集，共计201种30880篇，内容涉及哲学、历史、政治、文学、宗教等多个领域。除了常见的浏览、检索和频率统计等基础功能外，还提供了文本重用、词共现、历时性等定量文化分析功能，配备了多样化的可视化呈现。用户点击操作，就能观察千余年的思想演化轨迹。

从纷繁复杂的单细胞蛋白组中成功地“大海捞针”

快速发展的测序技术产生了大量背景复杂、内涵丰富的数据，如何从纷繁复杂的生物信息数据中恢复出数据的真相，打开认知生物奥秘的窗口，成为当今人工智能与相关交叉学科研究的前沿课题。其中，单细胞蛋白组中存在着批次效应、数据噪声和数据缺失等独特、复杂的问题，令数据分析处理格外棘手。

近日，南开大学人工智能学院张瀚团队联合腾讯AI实验室姚建华团队提出一种名为scPROTEIN的基于图对比学习的单细胞蛋白质组学表征学习方法，此方法首次开发了一个统一的深度学习框架，以解决质谱测序带来的数据缺失、批次效应和高噪声等在数据处理中互相影响的难题，并学习到准确的细胞嵌入表示，可用于一系列下游分析。

随着单细胞蛋白质组学技术的迅速发展和应用，scPROTEIN可以在各类单细胞蛋白质组学数据分析场景中发挥更大作用，为解读复杂的生物数据提供新工具和方法。这一前沿成果也为科学智能（AI for Science）提供了新的思路，显示了深度学习在解决生物医学数据分析中复杂问题的潜力。