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科学家们发现了一条新颖的途径，创造出在量子层面上展现复杂“无序”磁性特性的材料。这种新开发的材料基于钌的框架，符合难以捉摸的“基塔耶夫量子自旋液体状态”的标准——这一现象研究人员们多年来一直努力理解。 科学家们首次提出了一种新方法，合成展示复杂“无序”磁性特征的量子材料。这种特定材料基于钌框架，符合“基塔耶夫量子自旋液体状态”的标准，这是一种几十年来困扰科学家的神秘现象。 这项研究发表在《自然通讯》上，由伯明翰大学的研究人员进行，代表了在创建和控制与经典物理原则显著不同的创新性质的量子材料方面的重要进展。 重要的是，这些材料提供了一种不同于传统“铁磁体”的磁性特征的方法，后者围绕两个极组织。铁磁体——例如常见的冰箱磁铁——含有相互作用的电子，每个电子都像一个小磁铁，吸引或排斥，各自朝同一方向排列，从而产生磁力。 相比之下，量子自旋液体材料显示出不遵循这种模式的磁性特征。这些材料不是铁磁体所典型的良好组织特征，而是无序的，内部的电子通过一种称为量子纠缠的现象以磁性相互连接。…

研究人员正在实施人工智能，以更好地评估实验室小鼠的行为，从而提高效率并减少实验中使用的动物数量。 苏黎世联邦理工学院的研究人员正在利用人工智能更有效地分析实验室小鼠的行为，并减少实验中动物的数量。 专注于动物福利的研究人员必须具备的一项关键技能是通过行为观察评估其研究对象的福祉。与人类不同，研究人员无法简单地询问动物的感受。由苏黎世联邦理工学院神经科学研究所的教授约翰内斯·博哈切克领导的团队开发了一种新方法，大大增强了小鼠行为的分析。 这种新方法使用机器视觉和人工智能驱动的自动化行为分析。小鼠的行为被录制成视频，然后这些录制内容会被自动分析。此前，科学家们花费了无数天手动评估动物行为——这一方法在许多实验室中仍然普遍存在。然而，顶尖实验室近年来开始采用更高效的自动化方法。 解决数据挑战…

科学家们已经开始创建一个基于玄武岩的光谱特征数据库，以探讨在地球热地幔中发现的化学过程。这个计划旨在揭示我们太阳系之外行星的成分，并可能提供关于这些系外行星上水的指示。 科学家们开始通过研究地球热地幔中的化学过程，开发一个基于玄武岩的光谱特征集合。这个项目不仅将帮助识别系外行星的成分，还可能提供关于这些太阳系外行星上水的存在的线索。 工程学教授埃斯特班·加泽尔解释道：“当地球的地幔熔化时，会形成玄武岩。”他指出，玄武岩是一种在整个太阳系中发现的深灰色火山岩，是地质历史的重要指示物。 “火星的地幔熔化也产生了玄武岩，而月球主要由玄武岩组成，”他补充道。“我们的目标是分析地球上的玄武岩材料，以便更好地理解系外行星的成分，利用来自詹姆斯·韦布太空望远镜的数据。” 加泽尔和艾米莉·费斯特，康奈尔大学的前研究员，现在是明尼苏达州马凯斯特学院的助理教授，共同撰写了一篇题为《玄武岩类岩石系外行星的中红外光谱》的论文，并于11月14日在《自然天文学》上发表。…

  量子纠缠对于多种新型量子技术至关重要，包括安全通信和量子计算。马克斯-普朗克光科学研究所（MPL）的研究人员开发了一种有效的光子与声子纠缠的方法。他们的研究结果显示，这种类型的纠缠对外部噪声具有较强的抗干扰能力，这在截至目前一直是量子技术的主要挑战。该研究最近发表在 ›物理评论快报‹ 上。 量子纠缠发生在粒子以某种方式相互联系时，一个粒子的状态瞬间影响另一个粒子的状态，无论它们相隔多远。这一现象对于量子技术中的许多应用至关重要，例如安全通信和先进的量子计算。由于光子是光的最小单位，传播速度极快并携带量子信息，通过非线性光学方法对光子进行配对是一种众所周知的技术。最近，MPL的科学家们探索了在声音波（声子）和光学光子之间创造纠缠的方法。他们提出的光声纠缠方法利用布里渊散射，使其在抗干扰能力上显著增强，适合于量子信号处理的集成，并且在较高环境温度下可发挥作用。…

根据最近的一项研究，能够实时预测波浪的水下机器人可能会降低与离岸可再生能源生成相关的成本。 研究人员强调，新的技术允许机器人在恶劣海况下高效操作，可以提高维护离岸风力和潮汐涡轮机的速度、安全性和成本效益。 波浪的不规律性以前限制了机器人参与离岸平台维护，因为这会使稳定操作和精确行动变得复杂。 通过部署自主机器人进行例行维护任务，研究人员相信，与化石燃料来源相比，关联的可再生能源生产成本可以显著降低。 这种转变还可以简化操作，这通常需要从水中调派船只、直升机或起重设备，并降低在危险环境中对工人的风险。…

研究人员制定了一种创新技术，通过将草酸与亲氟路易斯酸结合，在水中以温和反应条件从萤石中提取氟。这一进展使得可以直接从萤石和低品质的冶炼石生产氟化学品，包括流行的氟化试剂，从而减少对危险的氟化氢（HF）供应链的依赖。 目前，所有氟化学品的生产——对各个行业至关重要——依赖于高度毒性的矿物酸氟化氢（HF）。这种酸是通过一种高能程序产生的，其中天然存在的萤石（CaF2）在极端条件下与浓硫酸进行处理。尽管采取了严格的安全措施，但仍然发生过氟化氢泄漏的事件，造成了人员伤亡和显著的环境损害。 牛津的一个研究团队最近展示了可以在温和条件下，在水中提取高品位萤石（>97% CaF2）中的氟，使用亲氟路易斯酸和草酸作为布朗斯特酸。这是建立在他们之前研究的基础上，涉及通过机械能对氟化物进行固态激活。 他们的新方法可以根据使用的路易斯酸进行调整，在液相反应中。通过使用硼酸，他们产生了四氟硼酸的水溶液，成功地用于巴尔茨-希曼化学。当用二氧化硅替代硼酸时，这一可扩展的方法在室温下创造了六氟硅酸的水溶液，随后可以转化成常用的亲核氟化试剂，如氟化钾和四烷基铵氟化盐。…

最近的研究表明，“冷”白光，例如现代汽车的前灯，给蛾子带来风险，导致它们的飞行变得不稳定。 来自埃克塞特大学的研究人员进行了实验，让蛾子暴露于模拟汽车前灯的短暂闪光下，并跟踪它们的飞行行为。 研究发现，现代汽车前灯使用的“冷”白色LED灯让蛾子感到困惑，显著影响了它们的飞行模式。 具体来说，暴露于这些灯光的蛾子有80%的可能性做出不规则的飞行，或者直冲灯光，并且它们表现出这些不寻常的飞行行为的频率比未接触任何光的对照组高出25倍。 蛾子在生态系统中扮演着重要角色，如授粉者、害虫和食物来源。在英国，有超过2500种蛾子，目前许多蛾子的种群正在迅速减少，这与全球观察到的模式相似。…

研究人员设计了一种开创性的电化学反应器，从天然盐水溶液中提取锂。这项创新为满足不断增长的锂需求提供了有希望的解决方案，尤其是用于可充电电池中。 来自莱斯大学的研究团队，在莉莎·比斯瓦尔和郝天的指导下，推出了一种新型电化学反应器，旨在从天然盐水溶液中提取锂。这一进展在《美国国家科学院院刊》上发布，对于可再生能源存储和电动汽车应用具有相当大的潜力。 锂是可再生能源存储和电动汽车中使用的电池的关键。然而，传统的锂提取技术遇到了各种困难，比如过高的能耗和从其他元素中分离锂的复杂性。天然盐水——自热地点的咸水——正在成为锂的优选来源，因为传统的矿石提取变得越来越困难和昂贵。然而，这些盐水中还含有钠、钾、镁和钙等离子，这些离子的化学性质与锂极为相似，使得分离变得复杂。由于锂和这些离子的离子大小和电荷相似，传统的分离方法通常缺乏必要的选择性，导致能耗和化学废物增加。此外，盐水中高浓度的氯离子在电化学过程中可能产生有害氯气，这也使提取过程中存在额外的安全问题。 莱斯大学的工程团队通过创建一种独特的三室电化学反应器来解决这些挑战，从而提高从盐水中提取锂的选择性和效率。与传统技术相比，这种创新的反应器包括一个填充了多孔固体电解质的中间室，有效控制离子流动，同时防止盐水流经时发生不必要的化学反应。阳离子交换膜起到防止氯化物的屏障作用，阻止它们到达可能产生氯气的电极区域，从而减少有害副产品。实现精确锂提取的核心技术是位于电解器另一侧的专用锂离子导电玻璃陶瓷（LICGC）膜，该膜选择性地允许锂通过，同时阻挡其他离子。LICGC膜的卓越离子导电率和选择性对于保持高效率至关重要，因为它显著减轻了来自天然盐水中其他离子（如钾、镁和钙）的干扰。尽管LICGC膜通常用于固态锂离子电池，但这种选择性锂提取方法展示了该材料先进的离子导电性和选择性的创新和有效应用。 “我们的方法不仅实现了高纯度的锂，而且减少了与传统提取方法相关的环境风险，”该研究的主要作者、比斯瓦尔实验室的研究生冯宇哲说。…

手机可能为生态和保护研究中的动物追踪提供一种更经济且可靠的方法，正如澳大利亚国立大学（ANU）最近的一项研究所示。 手机可能为生态和保护研究中的动物追踪提供一种更经济且可靠的方法，根据澳大利亚国立大学（ANU）最近的一项研究。 传统的动物追踪技术往往成本高昂，要求带标签的动物与追踪设备保持近距离。 ANU的研究人员推出了一种经济、轻便的蓝牙信标，可以通过人口密集区域的移动设备网络持续发送更新，那里的人们携带手机或智能手表。 该研究的主要作者、ANU的生态学副教授达米安·法林指出，这项新的蓝牙技术解决了动物追踪中的当前挑战。…

研究人员正在转向深度学习方法，以简化识别二维材料的漫长过程。 一个团队创建了一种深度学习策略，极大地提高了使用拉曼光谱识别和分类二维（2D）材料的速度和准确性。与传统的拉曼分析相比，后者通常速度较慢并依赖于主观的人为解释，这种新技术加速了二维材料的开发和检测，这些材料在电子学和医疗保健等多个领域至关重要。 “我们通常只有少量我们想要检查的二维材料样本，或者只能有限地进行多次测量，”来自东北大学的首席研究员齐亚平解释道。“这种限制往往导致光谱数据稀疏且不均匀。我们转向生成模型以增强这些数据集，有效地填补数据中的空白。” 研究人员利用来自七种类型的二维材料和三种独特组合的光谱数据。他们使用去噪扩散概率模型（DDPM）引入了一种新数据增强技术，以创建额外的合成数据并解决这些问题。该方法涉及给原始数据添加噪声，以丰富数据集，模型然后学习逆转这个过程，去除噪声以产生与原始数据模式一致的新输出。 通过将这个增强的数据集与四层卷积神经网络（CNN）相结合，研究团队在原始数据集上实现了98.8%的惊人分类准确率，甚至在增强数据上达到了100%的准确率。这种自动化技术不仅提升了分类结果，还减少了对手动工作的需求，从而提高了二维材料识别的拉曼光谱效率和可扩展性。…

研究人员发现，在特定情况下，激光束可以像不透明物体一样行为并投射阴影。这一发现为可以利用一束激光来控制另一束激光的技术开辟了新途径。 光是否可以创造阴影？虽然这听起来像是一个令人困惑的问题，但科学家们发现，在某些情况下，激光束确实可以像固体物体一样产生阴影。这一发现挑战了传统对于阴影的看法，为激光在创新技术中的应用提供了令人兴奋的新潜力。 布鲁克海文国家实验室的研究团队负责人拉斐尔·阿布拉哈奥（Raphael A. Abrahao）表示：“以前认为激光光线投射阴影是不可能的，因为光通常会穿过其他光而不发生任何相互作用。我们的这一不寻常光学现象的展示促使我们重新思考对阴影的认识。”…

研究人员创造了机器人裤子，以帮助人们更轻松地行走，同时消耗更少的能量。主要目标是帮助弱势群体，特别是老年人，保持活跃，并更长时间维持健康。 慕尼黑工业大学（TUM）的研究人员创造了机器人裤子，帮助人们更轻松地行走，同时能耗显著降低。目标是让脆弱的人群，特别是老年人，能够更长时间地保持流动性和健康。 慕尼黑工业大学的洛伦佐·马西亚教授解释道：“这些短裤可以慢走或甚至慢跑。我们设计了一种鼓励运动的系统，类似于电动自行车的运作方式，但针对的是步行。” 研究表明，当年轻人穿着机器人裤子上坡走500米时，他们的能量消耗——代谢成本——与未辅助行走相比，减少了18%。对于在平地上走400米的老年人，能量消耗下降超过10%。这一减少相当于体重减轻十公斤或六公斤。研究人员将他们的机器人短裤命名为WalkON。 当博士生恩里卡·特里科米从站立转为行走时，从她大腿延伸至腰带的两条纤细人工肌腱同时向上拉，减轻髋屈肌的负担。附着在肌腱上的传感器跟踪髋部角度和速度，准确地在行走摆动阶段开始时向电动机发送信号。无论是年长者还是活跃的青少年穿着这些机器人短裤，特里科米澄清道：“该系统会检测他们的速度并根据他们的腿部重量进行调整，提供个性化的支持。”她的创新短裤无需设置，只需几分钟即可穿上，确实是即插即用。…