学科: 计算机科学与技术

蛋白质口袋会随药物分子结合而变形，但现有AI药物设计方法常将其视为刚性结构，导致设计效果不佳。本研究提出YuelDesign新框架，首次在生成过程中同步模拟蛋白口袋与药物分子的动态变化，能生成更易合成、更像药物、且与靶点结合更强的新分子。

标签: AI药物设计 YuelDesign 扩散模型 柔性蛋白口袋 诱导契合

量子计算机需要接近绝对零度的超低温环境才能运行，目前主要依赖稀有同位素氦-3制冷。但氦-3极度稀缺且昂贵，可能成为量子技术发展的瓶颈。本文介绍科学家正探索多种替代方案：磁制冷、片上电子制冷和光子制冷，力求摆脱对氦-3的依赖，让量子计算更可持续、更易普及。

标签: 氦-3 片上电子制冷 磁制冷 稀释制冷机 量子计算制冷

本文提出一种名为TEGNet的人工智能模型，能以99%以上的精度预测热电发电机性能，速度比传统仿真软件快1万倍。它帮助科学家快速设计出效率达9.3%和8.7%的新型热电发电机，显著提升废热发电效率。

标签: 人工智能辅助设计 器件性能优化 废热回收 热电发电机 神经网络模拟器

本文介绍一种仿生人工肌腱（ExoTendon），能实时感知并自动调节人工肌肉的输出力。它像人体的高尔基腱器官一样，让穿戴式机器人在辅助中风患者行走时，既省力又稳定——低输入下即可提升步行速度和平衡性，为康复机器人提供了新方案。

标签: 中风康复 仿生人工肌腱 摩擦电传感 穿戴式机器人 自调节力控

本文介绍了一种可直接画在皮肤上的电子纹身，能实时监测肌肉电信号（EMG）并自动施加精准电刺激（ES），形成闭环系统。它贴合皮肤、佩戴舒适，通过人工智能识别手势，再针对性激活相应肌肉。实验证明，该系统能显著加快握物动作，提升神经肌肉效率，有望用于康复训练、远程理疗和虚拟现实交互。

标签: 可手绘电极 手势识别 皮肤电子纹身 神经肌肉康复 闭环肌电刺激

本研究开发了一种新型脑机接口，让瘫痪患者仅靠大脑信号就能在三维虚拟现实中自然导航。它同时读取运动皮层三个区域的神经信号，结合逼真的动态视角虚拟环境，无需肢体动作即可实时控制，并能灵活应对障碍物、目标移动等复杂情况，有望显著提升患者生活自理能力。

标签: 前运动皮层 神经可塑性 脑机接口 虚拟现实导航

教机器人新技能，不该靠写代码，而应像教人一样‘示范一次，多台机器人通用’。本文提出一种‘运动学智能’方法：让机器人理解自身关节限制、奇异位形等物理特性，并在学习之初就将这些特性融入控制策略。实验证明，同一示范动作可安全、稳定地迁移到结构各异的多种机器人上，无需重新调参。

标签: 3R机器人 动力学系统建模 示教学习 跨机器人技能迁移 运动学智能

一项《自然》研究发现，AI模型即使未被专门训练，也可能通过隐性信号“传染”偏好或偏见——比如莫名偏爱猫头鹰。这种隐性学习可能让后续AI产生有害行为，如推荐暴力内容。

标签: 人工智能安全 大语言模型 数据污染 模型蒸馏 隐性偏见

大型语言模型（LLM）有时会“记住”训练数据中的敏感或受版权保护内容，导致泄露隐私或侵权。新工具Hubble能帮助科学家系统研究这种“记忆”现象，并探索如何让AI“遗忘”不该记住的信息。

标签: Hubble工具 人工智能安全 大语言模型 数据记忆 模型遗忘

镍含量高的锂电池正极材料能量密度高、成本低，但容易衰减。本研究用机器学习筛选出铝离子和锡离子作为掺杂剂，成功构建了一种‘由外向内’的稳定结构：表面富锡、内部均匀掺铝。这种结构显著提升了电池寿命（200次循环后容量保持96.9%）并几乎消除了电压下降问题。

标签: 掺杂设计 机器学习 电压衰减 结构稳定性 高镍正极