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研究人员展示了一种利用玉米蛋白改善锂-硫电池性能的方法，这一发现为扩大高能量、轻量电池在电动汽车、可再生能源存储及其他应用中的使用前景提供了希望。 华盛顿州立大学的研究团队在《电源杂志》上发表的研究显示，采用玉米蛋白制成的保护屏障与一种常用塑料相结合，显著提高了按钮大小的锂-硫电池的性能。研究人员发现，该电池在500个循环中能够保持其电量，相较于没有保护玉米屏障的电池（称为隔离器），这一性能有了显著的提升。 “这项工作展示了一种简单而高效的方法来制备功能性隔离器，从而增强电池的性能，”机械与材料工程学院的教授、论文的通讯作者Katie Zhong表示。“结果非常出色。” 锂-硫电池被认为可以作为锂离子电池在许多应用中的替代品。理论上，它们含有更多的能量，因此在汽车或飞机中使用时需要比当前电池更小更轻的电池。此外，锂-硫电池的阴极使用硫，这种材料资源丰富、廉价且无毒，比目前的电池更环保。而锂离子电池的阴极是由金属氧化物制成的，且包含诸如钴或镍等有毒重金属。…

首个超级计算机模拟火星全面熔融核心的研究可能解释了红色星球不寻常的磁场。数十亿年前，火星曾拥有一个活跃的磁场。神秘的是，其印记在南半球最为强烈。研究人员发现，火星可能产生了一个单侧的磁场，而不是传统的、类似地球的固体内核结构。 就像地球一样，火星曾经有一个强大的磁场，保护其厚厚的大气免受太阳风的影响。但现在只剩下磁印。科学家们长期以来感到困惑的是，为什么这个印记在红色星球的南半球最为强烈。 来自德克萨斯大学地球物理研究所（UTIG）的新研究可能有助于解释这一单侧印记。该研究提供了证据，表明火星的磁场仅覆盖了其南半球。 研究的首席作者、德克萨斯大学杰克逊地球科学学院的研究助理Chi Yan表示，所得的不对称磁场与我们今天看到的印记相符。这也使火星的磁场与覆盖整个地球的地球磁场不同。…

一项新的研究对TOI-270 d的化学性质进行了建模，发现其可能是一个被厚重、炽热的大气层覆盖的巨大岩石行星。TOI-270 d距离地球仅73光年，可能成为理解一整类新行星的“罗塞塔石”。 由西南研究所主导的研究对TOI-270 d的化学性质进行了建模，发现其可能是一个被厚重、炽热的大气层覆盖的巨大岩石行星。TOI-270…

研究人员分享了一种模型，能够识别最佳的保龄球投放位置。该模型采用了六个微分方程的系统，这些方程源自欧拉关于旋转刚体的方程，创建了一张图，显示了击中目标的最佳条件。该模型考虑了多种因素，包括施加在保龄球道上的薄层油，微妙的非对称保龄球的运动，以及允许人为失误的“失误余地”。 在拥有数百万美元的奖金以及超过4500万名常规年参与者的比赛中，保龄球继续在美国的运动中占据重要地位。然而，预测保龄球在球道上行为的统一模型仍然难以实现。 在《AIP Advances》期刊上，由AIP出版的普林斯顿大学、麻省理工学院、新墨西哥大学、拉夫堡大学以及斯沃斯莫尔学院的研究人员分享了一种能够识别保龄球最佳投放位置的模型。该模型采用了从欧拉关于旋转刚体的方程派生出来的六个微分方程的系统，创建了一张图，显示了击中目标的最佳条件。 作者库尔蒂斯·霍普尔说：“我们创建的模拟模型可以成为球员、教练、设备公司和比赛设计者的有用工具。准确预测球的轨迹的能力可能会导致新策略和设备设计的发现。”…

在管道中传播气泡含有液体的压力波经历了相当大的衰减。研究人员现在推导出了一种描述这一现象的方程，证明除了液体的粘度和可压缩性外，管道横截面积的变化也会导致波的衰减。他们的分析显示，管道横截面积变化的速率是控制此类系统中压力波衰减的重要参数。 在管道中传播气泡含有液体的压力波，被称为“气泡流”，其行为与单相液体中的压力波明显不同，需要对其传播过程有精确的理解和控制。压力波衰减在表征这些传播动态中尤为重要，需要清晰识别衰减因素和机制。尽管已知气泡流中的压力波对管道横截面积的变化极为敏感，但其潜在的衰减机制仍未得到解决。 在这项研究中，筑波大学的研究人员开发了一种描述气泡流中压力波通过横截面积变化的管道传播的方程。他们的分析确认，管道横截面积的变化对气泡流中的压力波衰减有贡献。与液相粘度和可压缩性等其他衰减因素的定量比较显示，管道横截面积变化的速率是控制压力波衰减的关键参数。 这项研究推进了对气泡流中压力波衰减的基础理解。此外，由于该方程适用于任意横截面积形状的管道，因此在利用横截面积急剧变化的收敛-发散管道生成气泡方面具有良好的应用前景。 这项工作部分是在JSPS…

当材料在纳米尺度上创建时——仅仅是几颗原子厚——即使是室温下存在的热能也能引起结构波动。这些波动如何影响这些薄材料的机械性能可能会限制它们在电子学和其他关键系统中的使用。新的研究验证了关于弹性是尺度依赖的理论模型——换句话说，材料的弹性特性并不是恒定的，而是随着材料块的大小而变化。 当材料在纳米尺度上创建时——仅仅是几颗原子厚——即使是室温下存在的热能也能引起结构波动。这些波动如何影响这些薄材料的机械性能可能会限制它们在电子学和其他关键系统中的使用。 新的研究验证了关于弹性是尺度依赖的理论模型——换句话说，材料的弹性特性并不是恒定的，而是随着材料块的大小而变化。 宾汉姆顿大学助理教授周健与阿贡国家实验室、哈佛大学、普林斯顿大学和宾州州立大学的研究人员合作，撰写了最近发表在《国家科学院院刊》上的论文。 研究团队使用半导体制造工艺，在硅片上创建了厚度为28纳米（比人类头发直径薄超过1000倍）的铝土矿结构，并通过激光测试其行为，以测量它们的表现。为了消除可能影响结果的材料应力，在测试期间，悬臂支撑着晶圆。…

有一些屋顶形状和比例可以最大限度地保持热量和能源效率，有趣的是，古代意大利建筑师和建筑工人似乎也知道这一点。 在意大利那不勒斯附近的贝内文托担任客座教授期间，阿德里安·贝贾恩注意到了当地建筑的一些特点：所有屋顶看起来都一样。较小、较旧结构上的峰尖似乎过于浅，而且紧凑地聚集在一起，也许这仅仅是当时风格的体现。 或者，也许古罗马建筑师确实掌握了一些诀窍。作为热力学及热量移动和流动方面的专家，杜克大学机械工程杰出教授贝贾恩是揭开答案的完美人选。 贝贾恩坐下来，准备好纸和笔，通过方程式和计算来研究热流和转移在两种相似形状中的表现：一个长屋顶，具有三角形横截面和一个圆锥形。与佛罗里达国际大学机械与材料工程助理教授佩兹曼·马尔丹普尔合作获得的结果，于3月28日在线发表在《国际热量与物质转移通信》期刊上。这些结果表明，确实存在最大化热量保持的屋顶形状——意大利老一代建筑师知道他们在做什么。 “空气口袋是良好的绝缘体，阁楼基本上只是不同形状的空气口袋，”贝贾恩说。“虽然今天的节能是一个流行的热词，但在过去的年代，这是一种生存的必要。”…

神经网络是人工智能可以基于的一种典型结构。术语“神经”描述了它们的学习能力，这在某种程度上模拟了我们大脑中神经元的功能。要能够正常工作，需要几个关键成分：其中之一是激活函数，它为结构引入非线性。光子激活函数在基于光传播的光学神经网络实现中具有重要优势。现在，来自马克斯·普朗克光科学研究所（MPL）和汉诺威大学（LUH）斯蒂勒研究小组的研究人员与麻省理工学院的德克·恩格伦合作，实验性地展示了一种基于传播声波的全光控制激活函数。这种激活函数适用于广泛的光学神经网络方法，并允许在所谓的合成频率维度中操作。 人工智能（AI）被广泛应用，并旨在增强人类技能，如数据分析、文本生成和图像识别。在许多领域，其性能超过了人类，例如在速度方面。手动完成的任务需要花费数小时，但在AI的帮助下可以在几秒钟内完成。 AI可以基于受大脑启发的人工神经网络。与人脑中的神经元类似，神经网络的节点在非常复杂的结构中相互连接。目前，它们通常通过数字连接实现。最近训练大规模语言模型等人工智能的经验已清楚表明，其能耗巨大，并将在未来几年中呈指数增长。因此，科学家们正在积极研究解决方案，考虑不同的物理系统，这些系统可以支持或部分替代某些任务的电子系统。这些网络可以基于光学材料、分子结构、DNA链，甚至是蘑菇结构的开发。 光学和光子技术相较于传统电子系统有许多优势。光学和光子技术具有高带宽和在高维符号中编码信息的优势——这两点都是加速通信系统的原因。光子系统已经相当先进，通常允许并行处理并连接到诸如基于光纤的全球互联网等现有系统。在放大时，光子技术也有望降低复杂问题的能耗。现在，各大研究小组正在利用这些资源和知识，以多种方式实现光学神经网络。然而，许多关键挑战必须得到解决，例如光子硬件的放大和神经网络的可重构性。 研究人员在斯蒂勒实验室专注于光声学，特别是通过声波介导的光学神经网络的挑战。为了放大光学神经网络，他们现在开发了一种可以全光控制的激活函数。信息无需从光学域转换回电子域。这一发展是光子计算的重要一步，这是一种物理模拟计算的替代方案，有望在长期内实现能源高效的人工智能。神经网络的简单形式由传入信息的加权和和非线性激活函数组成。非线性激活函数对于深度学习模型学习解决复杂任务至关重要。在光学神经网络中，这些部分理想地在光子域中实现。对于加权和——一个矩阵运算符——已经存在多种光子方法。而对于非线性激活函数，迄今为止实验上展示的方案很少。…

一组研究人员报告了一个令人惊讶的量子现象的首次直接观察，这一现象是在五十多年前预测的，称为超辐射相变。当两组量子粒子开始以协调的集体方式波动而没有任何外部触发时，就会发生这种现象，从而形成一种新的物质状态。 一组莱斯大学的研究人员报告了一个令人惊讶的量子现象的首次直接观察，这一现象是在五十多年前预测的，为量子计算、通信和传感器的革命性应用铺平了道路。 这一现象被称为超辐射相变（SRPT），它发生在两组量子粒子开始以协调的集体方式波动而没有任何外部触发时，从而形成一种新的物质状态。根据《科学进展》上发表的一项研究，该发现是在一种由铒、铁和氧组成的晶体中实现的，该晶体被冷却至零下457华氏度，并暴露于高达7特斯拉（比地球磁场强超过10万倍）的强磁场中。 莱斯大学应用物理研究生项目的博士生Dasom Kim是该研究的主要作者之一，他表示：“最初，SRPT被提出为由量子真空波动——即即使在完全空旷的空间中自然存在的量子光场——和物质波动之间的相互作用引起的。然而，在我们的工作中，我们通过将两个不同的磁子系统——铈离子和铁离子在晶体中的自旋波动耦合在一起，实现了这一转变。”…

英国政府需要超越对低碳技术（LCTs）如电动车和太阳能电池板的补贴，以便在2050年之前实现其净零目标，这是一份谢菲尔德大学的新报告所建议的。 该报告与诺丁汉大学和马其顿大学的合作伙伴共同发布，发现尽管在鼓励人们采用低碳技术方面取得了一定进展，但在减少某些社会经济群体之间的采纳不平等方面所做的努力仍然不够。 近年来，使用太阳能电池板进行电力生产的家庭比例从3%增加到6.5%；用于加热的太阳能电池板的采用率从1.4%增加到2.1%；使用电动或混合电动车的家庭比例从不到1%增加到2.8%，反映了全国范围内低碳技术的日益普及。 然而，该研究发现，尽管社会经济群体在低碳技术采用方面的不平等在过去十年中有所减少，但仍然存在。年龄、教育、职业、种族和性别等因素直接或间接影响人们投资低碳技术的能力。 报告的作者表示，需要采取更多措施来平衡竞争环境，帮助那些来自不利背景的人采用能够降低家庭开支的技术，并为英国在住房和汽车行业的脱碳作出贡献。…

使用人工智能缩短了识别材料中复杂量子相的时间，从几个月缩短到几分钟，研究发现。这项突破可能显著加速对量子材料的研究，特别是低维超导体。 使用人工智能缩短了识别材料中复杂量子相的时间，从几个月缩短到几分钟，新研究在Newton中发布。这项突破可能显著加速对量子材料的研究，特别是低维超导体。 这项研究由埃默里大学的理论学者和耶鲁大学的实验学者共同领导。主要作者包括埃默里化学系的助理教授刘方和王耀，以及耶鲁应用物理系的助理教授何宇。 研究团队应用机器学习技术来检测表明量子材料中相变的明确光谱信号——在这些系统中，电子高度纠缠。这些材料因其不可预测的波动而被认为是极为复杂的，传统物理学难以对其建模。 “我们的方法几乎没有成本，提供了非常复杂的相变的快速和准确的快照，”作为第一作者的埃默里化学博士生陈旭说。“我们希望这能够显著加速超导领域的发现。”…

DECOTA将开放式调查回复转化为明确的主题——帮助政策制定者更好地利用未被充分利用的公众反馈。 DECOTA将开放式调查回复转化为明确的主题——帮助政策制定者更好地利用未被充分利用的公众反馈 AI工具DECOTA快速、经济、且具有人类般的准确性分析自由文本数据 自由文本数据富含洞见，但由于手动分析的时间和成本，通常未被充分利用 巴斯大学的研究团队表示，DECOTA可以确保更多公众意见被纳入政策决策中…