学科: 控制科学与工程

受脊柱结构启发，研究人员开发出一种可重编程刚度的磁流变超材料，实现高密度、可重复编程且可视化的多比特机械信息处理。该材料刚度可切换40倍，信息密度达10比特，并通过力致发光材料将机械状态转化为光信号，便于读取。

标签: 刚度可调 力致发光 多比特编码 机械信息处理 磁流变超材料

本研究提出一种低成本、可扩展的方法，通过在热缩聚合物上打印液态金属电路，经加热后形成三维电子器件。该技术可用于制造贴合曲面的天线和手势交互可穿戴设备，适用于智能物联网和人机交互应用。

标签: 三维电子 可穿戴设备 智能物联网 液态金属 热缩材料

本研究展示了一种基于二维材料中声学电荷传输的新型模拟信号处理平台，可实现直流与交流信号的实时处理。通过结合表面声波与场效应晶体管，实现了载流子监控与信号加减运算，为微型化低损耗电子器件发展提供新路径。

标签: 二维材料 场效应晶体管 声学电荷传输 模拟信号处理 表面声波

研究人员利用量子放大技术，在光学钟跃迁中实现了高精度的全局相位谱测量，显著提升了时间测量的精度，为下一代原子钟和芯片级精密仪器的发展提供了新路径。

标签: 光学原子钟 全局相位谱学 量子放大 量子纠缠 高精度测量

本文介绍了一种基于深度学习的摩擦电声学智能纺织品（A-Textile），可将日常衣物转化为语音感知与人工智能交互界面。该织物利用衣物表面静电实现无感、主动语音识别，并结合生成式AI（如ChatGPT）实现语音控制物联网设备、获取云端信息等智能功能。

标签: 摩擦电 深度学习 生成式AI

科研软件对现代科学至关重要，但其共享与维护面临挑战。本文提出“超越FAIR”的新方法，强调通过培训、简化归档和制度支持来提升科研软件的可重复性和可持续性。

标签: 可重复性 开源代码 科研软件 计算教育 软件归档

合成生物学中基因线路常因进化不稳定而失效。本研究提出STABLES策略，通过机器学习预测最优基因组合，融合目标基因与必需基因，并引入“渗漏”终止密码子，显著提升酵母中荧光蛋白和人胰岛素原的表达稳定性与产量。

标签: STABLES 合成生物学 基因融合 机器学习 进化稳定性

本文提出利用光学skyrmion探测复杂像差下的矢量自适应光学系统性能，尤其关注传统研究较少的消光像差。通过理论与实验验证，该方法可量化评估系统校正能力，为高维像差校正提供新路径。

标签: 偏振校正 光学skyrmion 庞加莱球 消光像差 矢量自适应光学

本文介绍了一种可编程的力学超结构，用于模拟多畴材料（如液晶弹性体）的微观相变与宏观力学性能。通过设计单元结构及其空间排列，实现了对畴结构的高度调控，并可视化了分子尺度下的复杂变形机制。该系统还可实现机械编码与可编程形状变换。

标签: 力学超结构 可编程变形 多畴材料 机械编码 液晶弹性体

研究发现，水流在无化学键或官能团的范德华表面（如石墨烯、WSe2、MoS2）上可产生内在电效应，不同于传统依赖离子或官能团的流体电动效应。基于此开发出水流门控晶体管（WGT），能将低至600纳米/秒的水流信号转化为电信号，电压响应高达1.53×10⁴ V/(m·s)，为现有水电子器件的百倍以上。WGT可作为水电子系统的基本单元，实现高效信号转换与逻辑计算。

标签: 二维材料 水流门控效应 水电子器件 类脑计算 范德华表面