東南大學(xué)取得壓電材料里程碑式突破

隨著科技發(fā)展與醫(yī)療需求增長(zhǎng)，植入式壓電生物器件研究蓬勃興起，旨在提高生活質(zhì)量。傳統(tǒng)壓電材料雖廣泛應(yīng)用，因其不可降解屬性，植入后需二次手術(shù)取出。因此，研發(fā)可生物降解瞬態(tài)電子器件顯得尤為迫切，此類器件能在體內(nèi)按預(yù)設(shè)時(shí)間運(yùn)作后安全溶解，避免殘留風(fēng)險(xiǎn)。盡管天然壓電生物材料具備生物兼容優(yōu)勢(shì)，但其壓電性能偏低，限制了其在醫(yī)療領(lǐng)域的使用。相比之下，分子鐵電材料具有易合成、易加工、輕便、良好生物兼容性及物理性能可調(diào)等優(yōu)點(diǎn)，是理想植入式瞬態(tài)電子器件材料候選。當(dāng)前關(guān)鍵任務(wù)在于開(kāi)發(fā)具有更高壓電性能的可生物降解分子鐵電材料。

東南大學(xué)熊仁根教授是鐵電化學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)立者。在過(guò)去十余年間，他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)聚焦于分子鐵電材料的化學(xué)設(shè)計(jì)與研究。今年，基于鐵電化學(xué)的氫/氟取代策略和晶體工程，團(tuán)隊(duì)效仿b相的PVDF結(jié)構(gòu)，利用有限的奇數(shù)個(gè)（n=3）–CF2–基團(tuán)，結(jié)合氫鍵相互作用形成了無(wú)限長(zhǎng)的鏈狀結(jié)構(gòu)，開(kāi)發(fā)了一例有機(jī)小分子鐵電體。團(tuán)隊(duì)將PVDF的結(jié)構(gòu)單元從上千減少到了3，實(shí)現(xiàn)了小分子壓電性能四倍的提升，起到了四兩撥千斤的作用。

這一發(fā)現(xiàn)使得可植入式壓電材料的壓電性能達(dá)到新的高度。團(tuán)隊(duì)還組裝一個(gè)可控的瞬態(tài)機(jī)電器件，并證實(shí)具有良好的生物傳感性能。這一研究為可降解植入式電子醫(yī)療器件提供了有前途的候選材料，也為分子壓電材料提供了與人體健康密切相關(guān)的重要應(yīng)用。

微隕石撞擊竟催生前所未見(jiàn)礦物，或?qū)⒏膶懱诊L(fēng)化認(rèn)知

太空風(fēng)化是月球及太陽(yáng)系其他無(wú)大氣天體表面的改造過(guò)程之一，包括微隕石轟擊、太陽(yáng)風(fēng)離子注入、高能宇宙射線作用等，其中月球表面的微隕石轟擊環(huán)境具有：粒徑小、速度快、通量大等特點(diǎn)。高速微隕石轟擊月壤可通過(guò)高溫熔融、破碎、氣化、沉積、膠結(jié)等機(jī)制改造月壤的物質(zhì)組成、成分、光譜、物理性質(zhì)等。由于月表物質(zhì)組成多樣、微隕石轟擊過(guò)程復(fù)雜、轟擊產(chǎn)物不穩(wěn)定等多因素的耦合影響，關(guān)于月球表面微隕石轟擊的改造機(jī)制及其效應(yīng)認(rèn)識(shí)不完善，甚至存在爭(zhēng)議。

中國(guó)科學(xué)院地球化學(xué)研究所聯(lián)合澳門科技大學(xué)和廣東工業(yè)大學(xué)，通過(guò)對(duì)嫦娥五號(hào)月壤顆粒開(kāi)展研究，在月壤玻璃珠表面微隕石撞擊坑中發(fā)現(xiàn)一系列含Ti的蒸發(fā)沉積顆粒，TEM分析結(jié)果顯示，這些含Ti顆粒為金紅石、三方結(jié)構(gòu)Ti2O和三斜結(jié)構(gòu)Ti2O三種Ti納米礦物。其中，三方Ti2O和三斜Ti2O兩種物相，之前尚未在天然地質(zhì)樣品中被發(fā)現(xiàn)，而在材料學(xué)領(lǐng)域，Ti2O是一種可在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)制備的光催化薄膜材料。研究揭示了月壤中這些Ti納米礦物的成因過(guò)程。

研究結(jié)果完善了對(duì)月球表面太空風(fēng)化過(guò)程的認(rèn)識(shí)，也為理解太陽(yáng)系其他無(wú)大氣天體表面的空間風(fēng)化過(guò)程提供線索。

“氫原子擺渡車”“電子海綿”說(shuō)的都是它

作為物質(zhì)的一個(gè)新層次，團(tuán)簇具有原子數(shù)可精準(zhǔn)調(diào)控、結(jié)構(gòu)精確的“原子精準(zhǔn)”特點(diǎn)，因此可以作為理想的模型體系來(lái)研究制氫催化劑的催化制氫機(jī)制和儲(chǔ)氫材料的儲(chǔ)氫機(jī)理，對(duì)發(fā)展新型制氫催化劑和開(kāi)發(fā)高效儲(chǔ)氫材料具有重要意義。

西安交通大學(xué)侯高壘教授及合作者提出了一種將團(tuán)簇研究與實(shí)際催化建立聯(lián)系的研究策略。他們以原子數(shù)精確可控和幾何結(jié)構(gòu)精確可確定的富勒烯負(fù)載金屬單原子作為碳基載體金屬單原子催化劑的模型，富勒烯作為多孔碳材料的模型，從而在團(tuán)簇催化研究中巧妙地考慮載體效應(yīng)。研究團(tuán)隊(duì)利用雙樣品靶雙束濺射激光的團(tuán)簇束源、高分辨高靈敏飛行時(shí)間質(zhì)譜、紅外多光子解離光譜結(jié)合第一性原理計(jì)算以及分子動(dòng)力學(xué)模擬，深入詳細(xì)地研究了C60V+催化水分解生成H2和O2的微觀機(jī)制，精確表征了該催化反應(yīng)的關(guān)鍵中間體，發(fā)現(xiàn)C60負(fù)載具有顯著的載體效應(yīng)，不僅可以作為水分解制氫的“氫擺渡車”幫助氫原子轉(zhuǎn)移和氫氣形成，而且可以因其獨(dú)特的得失電子能力驅(qū)動(dòng)金屬中心的價(jià)態(tài)轉(zhuǎn)變，從而推動(dòng)整個(gè)催化反應(yīng)的完成。由此，研究團(tuán)隊(duì)提出C60可以作為催化水分解的“電子海綿”。C60通常被認(rèn)為是良好的電子受體，而作為電子給體的重要性則鮮有報(bào)道。

揭秘氧化鈦儲(chǔ)鈉“黑科技”，打開(kāi)低成本鈉離子電池潛能新世界

鈉離子電池因較低的成本和豐富的資源，有望應(yīng)用于大規(guī)模儲(chǔ)能，因而備受研究者們關(guān)注。關(guān)于鈉離子電池材料的儲(chǔ)鈉機(jī)理需要深入研究，此前關(guān)于二氧化鈦儲(chǔ)鈉機(jī)制主要存在兩種相矛盾的觀點(diǎn)：一種認(rèn)為二氧化鈦儲(chǔ)鈉是嵌入型反應(yīng)，另一種認(rèn)為二氧化鈦儲(chǔ)鈉過(guò)程會(huì)伴隨著無(wú)定形化轉(zhuǎn)變。此外，二氧化鈦儲(chǔ)鈉性能的構(gòu)效關(guān)系和其贗電容響應(yīng)來(lái)源需要進(jìn)一步揭示，為實(shí)際的鈉離子電池材料設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù)。

基于此，廈門大學(xué)魏湫龍副教授課題組與美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校材料系Bruce?Dunn教授合作，系統(tǒng)地研究了不同顆粒尺寸TiO2的儲(chǔ)鈉過(guò)程的電化學(xué)行為及結(jié)構(gòu)演化過(guò)程，提出了表面氧化還原儲(chǔ)鈉反應(yīng)模型，揭示了顆粒尺寸和比容量之間的關(guān)系，并成功解釋了以往報(bào)道中TiO2塊體和納米材料之間儲(chǔ)鈉結(jié)果差異的本質(zhì)原因。

AI從“人生錯(cuò)題本”中能學(xué)到什么？

如何正確看待錯(cuò)誤是每個(gè)人一生都要面對(duì)的課題。一些人取得成功的秘訣在于，他們總能從自己和別人的錯(cuò)誤中不斷學(xué)習(xí)，汲取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，進(jìn)而獲得系統(tǒng)性成長(zhǎng)。近期一項(xiàng)研究表明，研究“錯(cuò)題本”對(duì)人工智能也大有裨益。

近年來(lái)，有監(jiān)督的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法大大推動(dòng)了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。在該類學(xué)習(xí)任務(wù)中，局部錯(cuò)誤標(biāo)簽的出現(xiàn)是一種普遍現(xiàn)象。特別是對(duì)大型數(shù)據(jù)集來(lái)說(shuō)，含有錯(cuò)標(biāo)數(shù)據(jù)/不確定性標(biāo)注數(shù)據(jù)更是在所難免。然而，這些被錯(cuò)誤標(biāo)注的樣本對(duì)模型訓(xùn)練有很大的誤導(dǎo)作用，如何在AI模型訓(xùn)練中有效處理這些錯(cuò)標(biāo)數(shù)據(jù)就成了一個(gè)重要問(wèn)題。

東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院劉澄玉、李建清團(tuán)隊(duì)針對(duì)錯(cuò)誤標(biāo)簽（noisy?label）數(shù)據(jù)對(duì)模型精度的潛在影響這一普遍問(wèn)題，提出了一種對(duì)特征層數(shù)據(jù)分布進(jìn)行先驗(yàn)假設(shè)的損失函數(shù)構(gòu)建方法，提升了對(duì)含有錯(cuò)誤標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的學(xué)習(xí)效果。具體來(lái)看，他們認(rèn)為將數(shù)據(jù)通過(guò)模型提取到的深層特征的類概率分布假設(shè)為特定的長(zhǎng)尾T分布，以此有效抑制錯(cuò)標(biāo)數(shù)據(jù)影響，并從理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證兩個(gè)方面給出了翔實(shí)論證。研究團(tuán)隊(duì)證實(shí)了一種全新的損失函數(shù)——學(xué)生損失函數(shù)（Student?Loss）機(jī)制，可以在訓(xùn)練中對(duì)干凈樣本與錯(cuò)標(biāo)樣本進(jìn)行自主篩選，從而提升模型表現(xiàn)。同時(shí)，結(jié)合度量學(xué)習(xí)策略，他們還進(jìn)一步發(fā)展了該函數(shù)的泛化版本。

人類大腦皮質(zhì)神經(jīng)元有160億個(gè)，是怎么做到的？

大腦皮質(zhì)是智力的重要基礎(chǔ)。有人將哺乳動(dòng)物的大腦皮質(zhì)比作計(jì)算機(jī)的CPU，神經(jīng)元?jiǎng)t是CPU的基本單元。人類的大腦皮質(zhì)擁有160億神經(jīng)元，而猩猩只有80億神經(jīng)元，非洲大象有56億神經(jīng)元，獼猴有17億神經(jīng)元，小鼠有1400萬(wàn)神經(jīng)元。那么，人類這160億個(gè)大腦皮質(zhì)神經(jīng)元是如何發(fā)育生長(zhǎng)出來(lái)的呢？在哺乳動(dòng)物2億年的漫長(zhǎng)進(jìn)化過(guò)程中，大腦皮質(zhì)神經(jīng)元又是如何逐漸增加的呢？復(fù)旦大學(xué)腦科學(xué)研究院和附屬中山醫(yī)院的楊振綱團(tuán)隊(duì)給出了答案。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，種系演化過(guò)程中，由于FGF—ERK通路在大腦皮質(zhì)神經(jīng)干細(xì)胞中隨著進(jìn)化越來(lái)越強(qiáng)，哺乳動(dòng)物大腦皮質(zhì)的神經(jīng)干細(xì)胞越來(lái)越多地表達(dá)BMP7基因。BMP7的功能是加強(qiáng)神經(jīng)干細(xì)胞自我更新和顯著延長(zhǎng)神經(jīng)元產(chǎn)生的時(shí)間，并抑制神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞的產(chǎn)生。最終人類大腦皮質(zhì)神經(jīng)干細(xì)胞獲得了高表達(dá)BMP7基因的能力，因此也就具有了長(zhǎng)時(shí)間產(chǎn)生神經(jīng)元的能力。

進(jìn)一步，他們發(fā)現(xiàn)了大腦皮質(zhì)中FGF-ERK-BMP7-GLI3R信號(hào)通路隨著大腦皮質(zhì)的不斷增大而逐漸增強(qiáng)，呈現(xiàn)一個(gè)正反饋的形式。這個(gè)發(fā)現(xiàn)解釋了，從小鼠、雪貂、獼猴、猩猩到人類，隨著進(jìn)化，不同物種的大腦皮質(zhì)的神經(jīng)干細(xì)胞為什么會(huì)越來(lái)越多。人類大腦皮質(zhì)包含更多的神經(jīng)元，提示人類大腦有更強(qiáng)的信息處理能力，這可能是人類智力高于動(dòng)物智力的原因之一。

數(shù)千年思想的演進(jìn)軌跡，彈指一揮就出現(xiàn)在眼前

《老子》等道家文獻(xiàn)的書本級(jí)互文網(wǎng)絡(luò)、篇章級(jí)互文分布與句子級(jí)互文頻率統(tǒng)計(jì)，由此可以觀察出典籍文獻(xiàn)中所蘊(yùn)含的思想觀念在后世文獻(xiàn)中的遞相傳播和演化。

近日，北京大學(xué)人工智能研究院支持、北京大學(xué)數(shù)字人文研究中心研究并設(shè)計(jì)、北京大學(xué)王選計(jì)算機(jī)研究所參與研發(fā)了古文獻(xiàn)溯源分析平臺(tái)原型系統(tǒng)。該平臺(tái)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)大規(guī)模古典文獻(xiàn)集進(jìn)行定量文化分析，追溯中華思想文化觀念的源流及其在后世的演化軌跡，在詞匯、句子和文檔三個(gè)層面提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人文研究組合工具。該平臺(tái)為人文學(xué)者應(yīng)用定量分析方法從事思想史和文化史研究提供了便利。在此基礎(chǔ)上，數(shù)字人文研究中心和王選計(jì)算機(jī)研究所合作開(kāi)發(fā)了應(yīng)用級(jí)的古文獻(xiàn)溯源分析系統(tǒng)（訪問(wèn)地址：https：//ca.pkudh.org/）。

該平臺(tái)匯集了目前能收集到的唐以前的所有數(shù)字化典籍，加上《二十四史》《資治通鑒》以及若干精選典籍和文章總集，共計(jì)201種30880篇，內(nèi)容涉及哲學(xué)、歷史、政治、文學(xué)、宗教等多個(gè)領(lǐng)域。除了常見(jiàn)的瀏覽、檢索和頻率統(tǒng)計(jì)等基礎(chǔ)功能外，還提供了文本重用、詞共現(xiàn)、歷時(shí)性等定量文化分析功能，配備了多樣化的可視化呈現(xiàn)。用戶點(diǎn)擊操作，就能觀察千余年的思想演化軌跡。

從紛繁復(fù)雜的單細(xì)胞蛋白組中成功地“大海撈針”

快速發(fā)展的測(cè)序技術(shù)產(chǎn)生了大量背景復(fù)雜、內(nèi)涵豐富的數(shù)據(jù)，如何從紛繁復(fù)雜的生物信息數(shù)據(jù)中恢復(fù)出數(shù)據(jù)的真相，打開(kāi)認(rèn)知生物奧秘的窗口，成為當(dāng)今人工智能與相關(guān)交叉學(xué)科研究的前沿課題。其中，單細(xì)胞蛋白組中存在著批次效應(yīng)、數(shù)據(jù)噪聲和數(shù)據(jù)缺失等獨(dú)特、復(fù)雜的問(wèn)題，令數(shù)據(jù)分析處理格外棘手。

近日，南開(kāi)大學(xué)人工智能學(xué)院張瀚團(tuán)隊(duì)聯(lián)合騰訊AI實(shí)驗(yàn)室姚建華團(tuán)隊(duì)提出一種名為scPROTEIN的基于圖對(duì)比學(xué)習(xí)的單細(xì)胞蛋白質(zhì)組學(xué)表征學(xué)習(xí)方法，此方法首次開(kāi)發(fā)了一個(gè)統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)框架，以解決質(zhì)譜測(cè)序帶來(lái)的數(shù)據(jù)缺失、批次效應(yīng)和高噪聲等在數(shù)據(jù)處理中互相影響的難題，并學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確的細(xì)胞嵌入表示，可用于一系列下游分析。

隨著單細(xì)胞蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用，scPROTEIN可以在各類單細(xì)胞蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中發(fā)揮更大作用，為解讀復(fù)雜的生物數(shù)據(jù)提供新工具和方法。這一前沿成果也為科學(xué)智能（AI?for?Science）提供了新的思路，顯示了深度學(xué)習(xí)在解決生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中復(fù)雜問(wèn)題的潛力。