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近十年来，人工智能犹如历史上蒸汽机、电力、计算机和互联网等通用技术一样，正深刻地以史无前例的速度改变人类社会和经济发展。许多研究人员开始寻求更通用的人工智能系统，这些系统在一些智力任务中与人类智能相当——这种努力被称为通用人工智能（AGI）。毫无疑问，AGI的目标不仅是技术通用，更是让智能技术更好地赋能社会、造福全人类。本期人工智能专题从理论研究、算法模型和实用方法等方面报道了最近对更通用人工智能思考的研究。
近年来，人们对通过人工智能（AI）技术解决化学逆合成预测问题产生了巨大的兴趣。与化学家和基于规则的专家系统进行的逆合成预测不同，AI驱动的逆合成预测自动从现成的实验数据集中学习化学知识，以预测反应和逆合成路径。 这提供了解决许多传统挑战的机会，包括专业知识过于繁杂、路线的长度过大和计算成本高。本文描述了当前AI驱动的逆合成预测的概况。我们首先讨论了化学逆合成的数学定义，并回顾了这个问题中的研究挑战。 然后，我们回顾相关的AI技术和最新进度，以实现逆合成预测。 此外，我们提供了逆合成系统不同部分的全面分类，并调查了AI方法如何重塑每个子模块。 最后，我们讨论了未来有希望的研究领域。
预训练语言模型（pre-trained languages model, PTLM）在自然语言处理（natural language processing, NLP）领域取得了令人瞩目的成功，并由此引发了下游任务从监督学习到预训练-微调范式的转变。在此之后，一系列预训练模型的创新研究涌现出来。本文系统、全面地回顾了自然语言处理的代表性工作和最新进展，并按照类别系统性地介绍了自然语言处理领域的预训练模型。文中首先简要介绍了预训练模型以及不同的模型特点和框架；之后，介绍并分析了预训练模型的影响和挑战以及下游任务中的应用；最后，简要总结并阐述了预训练模型未来的研究方向。
近年来，数据已成为数字经济中最重要的生产要素之一。与传统生产要素不同，数据的数字化性质使其难以合同和交易。因此，建立一个高效和标准的数据交易市场体系将有利于降低成本，提高行业各方的生产力。尽管许多研究致力于数据法规和其他数据交易问题，如隐私和定价，但很少有工作对机器学习和数据科学领域的这些研究进行全面回顾。为了提供对这个主题的完整和最新的理解，本文涵盖了数据交易过程中的三个关键问题：数据权利、数据定价和隐私计算。通过厘清这些主题之间的关系，本文提供了一个数据生态系统的全貌，其中数据由个人、研究机构和政府等数据主体生成，而数据处理者出于创新或运营目的获取数据，并通过适当的定价机制根据数据主体各自的所有权分配收益。为了使人工智能（AI）能够长期有益于人类社会的发展，人工智能算法需要通过数据保护法规（即隐私保护法规）进行评估，以帮助构建日常生活中值得信赖的人工智能系统。
在本文中，我们提出了通讯式学习的框架，从而统一已经存在的机器学习范式，如被动学习（passive learning）、主动学习（active learning）、算法式教学（algorithmic teaching）等；同时促进新的学习方法的发展。扎根于人类的合作式通讯，这个范式用通讯的过程来刻画学习，同时将传授（pedagogy）的思想应用在机器学习领域。引入传授让机器可以更好地利用多种信息源进行学习：除了传统的随机抽样数据，还包括来自于因材施教的老师有目的性的信息。具体来讲，在通讯式学习模式中，一个老师和一个学生通过交流完成特定知识的学习过程。每个智能体都有一套思维（mind），包括其知识（knowledge）、效用（utility）和思维的变迁规则（dynamics）。每个智能体同时估计其伙伴的思维以进行高效的交流。我们给出了可以支持这种递归过程的师生思维表征（mental representation）和学习过程的公式（learning formulation），这些结构让通讯式学习具有和人类相似的学习效率。我们进一步用一些典型的人机合作任务来展示通讯式学习模式的可行性，同时说明了这个模型可以超越香农（Shannon）的通讯极限。最后，我们给出了通讯式学习框架对于基础学习理论的贡献，包括提出了学习的阶层以及定义了学习的停机问题。
宽视场高分辨光场成像是大场景多对象感知与理解的关键。现有的结构阵列成像系统沿用单像感器均匀感知原理，系统固化难扩展、拼接重建欠鲁棒。与此同时，现有视觉理解架构严格遵循先成像后处理的单一前馈路径，图像的感知重建与语义理解相互独立。不同的是，人类视觉感知和理解系统具有前馈和反馈两条通路，前馈通路从视觉输入中提取对象表征（称为记忆印迹），而在反馈通路中，相关的印迹被重新激活，用于生成对象的高分辨想象。受此启发，本文提出了一种双路径成像机制，称为记忆成像。我们先提取大场景的整体表征，将实例级的局部对象抽象为记忆印迹，再建立场景与局部对象的双向关联关系来实现感知与理解。成像系统会在激发-抑制状态和关联状态之间交替：在前一种状态下，像素级细节会被动态巩固为记忆印迹或受到抑制。而在关联状态下，基于当前观测的对象图像信息，对象对应的印迹会被激活，通过时空一致的映射合成当前时刻的高分辨图像细节。实验结果表明，记忆成像系统有望改变传统的成像范式，在大场景多对象复杂关系感知与理解中潜力巨大。
在数码相机中，我们发现了一个重大缺陷，即从胶片相机继承的图像和视频模型阻碍了相机捕捉快速变化的光子世界。我们提出了一种新的视觉形式，称为视象（vform），这是一个比特序列阵列，其中每个比特表示光子的累积是否达到了一个阈值，从而可以记录和重建任何时刻场景的光强。仅使用消费级CMOS（互补金属氧化物半导体器件）传感器和集成电路，开发了一种比传统相机快1000 倍的脉冲相机。将视象看作生物视觉中的脉冲序列，进一步开发了基于脉冲神经网络的机器视觉系统，它可以将机器的速度和生物视觉的机理结合起来，从而实现了比人类视觉快1000 倍的高速目标检测和跟踪，并通过辅助裁判和目标瞄准系统证明了脉冲相机和超级视觉系统的效用。视象模型和芯片有望从根本上改变图像和视频的概念以及摄影、电影和视觉媒体等相关行业，并开启一个全新的基于脉冲神经网络的速度自由的机器视觉时代。
常见的创面修复具有治疗难度大、患者数量多、医疗负担重等特点，一直是临床研究的热点。研究者投入了大量的科研力量来生产各种具有定制需求和功能的伤口敷料。这里，我们提出了基于鱼皮脱细胞的细胞外基质（dECM）水凝胶纺织品用于创面修复。鱼源dECM具有理想的生物相容性，所以生物打印纺织品在细胞黏附和增殖方面表现出优异的性能。此外，基于dECM的水凝胶是使用生物打印方法生成的，因此其表面呈现出可调节的多孔结构，整个纺织品具有良好的透气性。而且，水凝胶骨架上多孔结构中的高比表面积使其能够负载多种活性分子，提高伤口愈合效果。根据体内研究结果，我们证明制备的纺织品在负载活性药物分子姜黄素（Cur）和碱性成纤维细胞生长因子（bFGF）后，可以加速慢性创面修复过程。这些结果表明鱼皮dECM纺织品在创面修复和生物医学工程中具有潜在价值。
n型硅（n-Si）表面在水溶液中容易被氧化和钝化，导致其在光电化学（PEC）分解水中的析氧反应（OER）动力学缓慢。本工作通过欠电位沉积成功地在p+n-Si基底上电沉积了三金属Ni0.9Fe0.05Co0.05保护层。制备的Ni0.9Fe0.05Co0.05/p+n-Si光阳极具有优异的稳定性和PEC水氧化活性，具有相对低的OER起始电位（相对于可逆氢电极电势（RHE）仅为0.938 V），并且在1.23 V vs. RHE电位时具有较高的光电流密度（33.1 mA∙cm-2），显著优于Ni/p+n-Si光阳极。工作证明了Fe在Ni层的掺杂会在Ni0.9Fe0.05Co0.05/p+n-Si界面处产生较大的能带弯曲，促进界面电荷分离。此外，Co的加入会产生丰富的Ni3+和氧空位（Ov），作为活性位点可以加速OER动力学过程，协同促进PEC过程中的水氧化的活性。令人鼓舞的是，通过将Ni0.9Fe0.05Co0.05/p+n-Si光阳极连接到廉价的硅太阳能电池上，所制备的集成光伏/PEC（PV/PEC）器件实现了无偏压下高达12.0%的太阳制氢能量转换效率。这项工作提供了一种简单的方法来设计高效、稳定的n-Si基光阳极，并对其构效关系有了深刻的理解；这种方法制备的材料在集成低成本PV/PEC器件用于无辅助太阳能驱动水分解方面具有巨大的潜力。
众所周知，当电流通过电导体时会产生热量。我们日常生活和工业中的各种应用都利用电子导体的加热，但很少有人关注离子导体用于加热的潜力。这是因为“不可避免的”电化学反应会导致不必要的导体电解、电极腐蚀和表面结垢。本文报道了没有电化学反应的离子导体的焦耳加热。采用零相频率的电流来抑制高电压下离子导体的电解。各种离子导体（液体和固体）的演示显示出无电化学反应的高效能量转换。这种加热方法简单、直接、快速、清洁、均匀，在工业和家庭的许多应用中具有巨大潜力。
自1998年以来，人们广泛认为Au/Ti基催化剂的Au-O-Ti4+位点是在相对高温条件下丙烯气相环氧化反应的活性位点，但该类催化剂的H2有效利用率普遍较低。本工作发现了一种在相对低温条件下丙烯气相环氧化反应的新活性位点Au-O-Ti3+。值得注意的是，该活性位点主导反应时，最佳温度可从200 °C显著降低至138 °C，并使催化剂保持前所未有的43.6%的H2有效利用率、90.7%的环氧丙烷（PO）选择性和超过100 h的稳定性。本工作通过调整处理后S-1晶种中Si-OH和Bu3NH+的量，定量构建了Au-O-Ti3+活性位点。并且利用原位紫外-可见光谱（operando UV-vis）技术研究了Ti-OOH反应中间体的动态演化过程，结果表明，在Au-O-Ti3+活性位点上的Ti-OOH的生成速率比在Au-O-Ti4+活性位点上的明显增高。此外，氨程序升温脱附（NH3-TPD）和X射线光电子能谱（XPS）表征以及密度泛函数理论（DFT）计算表明，在相对低温条件下，Au-O-Ti3+活性位点中配位不饱和Ti3+位点促进了Au和Ti3+之间的电子转移，从而增强了催化剂对O2的吸附能力，有效促进H2O2的原位生成，并进一步促进活性中间体Ti-OOH的形成。本工作所报道的结果为强化丙烯直接气相环氧化反应的H2有效利用率提供了新的思路，而且为推进低温下丙烯直接气相环氧化反应的工业化开辟了新的机会。
微生物电合成（microbial electrosynthesis, MES）利用可再生电力驱动微生物固定CO2合成化学品，在推进碳循环经济中具有一定潜力，受到广泛关注。但是，很少有研究通过高效反应器设计来促进产乙酸并降低能耗。本研究中，新型流动电极MES反应器的总产乙酸速率[(16 ± 1) g·m−2·d−1]比无粉末活性炭（powder activated carbon, PAC）对照[(8 ± 3) g·m−2·d−1]高两倍。流动电极MES反应器的库仑效率为43.5% ± 3.1%，能量消耗为(0.020 ± 0.005) kWh·g−1，产乙酸的能量效率为18.7% ± 1.3%。基于PAC的流动电极能够降低水跨膜通量、传质阻力，但是对装置电压、流变行为、乙酸吸附的影响较小。流动电极MES反应器中，能量代谢相关基因高表达，Acetobacterium的丰度增加。MES反应器中同时存在用于碳固定的还原性乙酰辅酶A途径（Wood-Ljungdahl pathway, WLP）与还原性三羧酸循环途径（reductive citric acid cycle, rTCA）。堆叠型流动电极MES中的乙酸浓度达7.0 g·L−1。本研究提供一种构建可扩展MES反应器的新方法，促进CO2利用以及产物生成。
可再生清洁能源高效利用和保障传统能源平稳供给是我国能源结构升级转型和能源安全的重大战略需求。深部储能是利用深部地下空间实施大规模能源储备，实现清洁能源高效利用、石油战略储备和天然气保安调峰的重要手段。盐岩地层是大规模储能的理想地质体，我国盐岩资源丰富，储能空间严重不足。与国外盐丘型盐岩相比，我国盐岩地层为典型湖相沉积的层状盐岩，具有厚度薄、杂质含量高和夹层多等特征。在这种地层中进行大规模能源储备需要解决系列关键科学和技术难题，主要包括：①低渗介质多场多相耦合条件下多尺度渐进破坏机理；②深部大型地下储能渗漏灾变机理；③深部地下储能库群的长期性能演化机理；④层状盐岩多尺度渗透性试验技术；⑤深部大型储能库群智能建造与长期功能保障技术。这些关键科学和技术难题的解决可以为我国在盐岩地层中实施大规模深部储能提供理论基础和技术保障。
珊瑚岛礁作为海洋中宝贵的陆地资源，不仅是海洋资源开发和海洋权益保护的重要基地，也是研究地质构造演化与地球环境变迁等科学问题的重要载体。如何经济、高效地获取岛礁地下结构已成为珊瑚岛礁工程地质学领域的一个重要研究方向。传统海洋地球物理探测技术和钻井都无法提供珊瑚岛礁陆域本体全面的三维地质结构影像，因此需发展一种适合珊瑚岛礁特殊环境的三维成像技术。基于密集台阵的环境噪声成像技术已经在大陆地区得到了广泛应用，但对其在珊瑚岛礁的适用性一直缺乏系统研究。本文利用布设于南海岛礁上的密集地震台站，开展了海洋中孤立珊瑚岛礁的环境噪声信号特征分析和浅表三维地质结构噪声成像研究。研究发现：①海洋中孤立岛礁的环境噪声信号大致可分为1 Hz 以下、1~5 Hz和5 Hz以上三部分，其中，5 Hz以下噪声频谱特征在不同台站均具有很好的一致性，5 Hz以上却差异显著；②对于珊瑚岛礁5 Hz以下噪声信号，仅需24 h 时长的连续波形即可获取高信噪比且对称性良好的互相关函数，而5 Hz 以上信号难以提取高质量互相关函数；③珊瑚岛礁浅表地质结构具有明显的分区性，岛体S波速度总体表现为向海侧高、向潟湖侧低的特征，这与岛礁向海侧的外礁坪地层胶结程度较高一致；④珊瑚岛礁在25~75 m和200~300 m处存在两个低速层位，这与岩芯样品揭示的高孔隙层位具有很好的一致性，反映了岛礁形成过程中经历了多次地层暴露、强烈风化的地质事件。研究结果表明，环境噪声成像能够经济高效、环境友好地获取珊瑚岛礁浅表精细结构，是未来岛礁工程地质探测的优选方案之一。
基于时空大数据的智能感知、机理认知和劣化预知，不仅促进了基础设施安全的发展，同时也是基础设施建设向智能化转变的基础理论和关键技术。地下空间利用的发展，形成了深、大、集的三大特征和立体的城市布局。然而，与地上的建筑物和桥梁相比，发生在地下的病害和退化更为隐蔽，难以识别，在建设和服务期间仍然存在许多挑战。针对这一问题，本文总结了现有的方法，在现实世界的空间安全管理中评估了它们的长处和短处，并在统一的智能监控系统中，讨论关键科学问题和解决方案。
单价选择性阳离子交换膜（M-CEMs）已被广泛应用于环境修复和能量收集等领域，例如，从卤水和海水中提取Na+或Li+。然而，由于膜结构和材料的限制，M-CEMs存在渗透选择性低的问题。在此，我们提出了一种简单的方法以构建具有电荷Janus结构的新型M-CEMs，该结构由荷正电的均苯三甲酸/聚乙烯亚胺选择层和荷负电的商业阳离子交换膜（CEM）组成。选择性电渗析（SED）分析结果表明，具有电荷Janus结构的M-CEMs可以有效抑制多孔阳离子交换膜中存在的阴离子迁移问题，因而使这种具有电荷Janus结构的M-CEMs具有较高的渗透选择性和总阳离子通量。与最先进的单价选择性阳离子交换膜的分离性能相比，具有电荷Janus结构的M-CEMs对于Na+/Mg2+的最高渗透选择性可以达到145.77，这超过了目前单价选择性阳离子交换膜性能的“上限”，且对于Li+/Mg2+也具有优异的渗透选择性（14.11），在离子分离领域具有巨大的应用潜力。这项研究可以为具有电荷Janus结构的M-CEMs的设计提供新的见解，并应用于不同的环境和能源领域。
近年来，原位光催化可持续过氧化氢合成技术受到越来越多的关注。其中石墨氮化碳（g-C3N4）被认为是最有前途的合成过氧化氢的光催化剂之一；并且，在g-C3N4中引入氮空位已被证明是提高其光催化活性的有效策略。然而，由于g-C3N4中不同类型的氮空位对光催化活性的影响方式不同，氮空位的光催化作用机制尚不清楚。在此，本文提出了一种简便的过硫酸钠共晶聚合方法，制备了具有丰富三配位氮空位（N3C）的g-C3N4。这种类型的氮空位在g-C3N4光催化产过氧化氢的研究中尚未得到重视。本研究的结果表明，在g-C3N4中引入N3C空位可以成功地拓宽光吸收范围，抑制光激发电荷的重组，增强O2的吸附和活化。富含N3C空位的g-C3N4的光催化过氧化氢产量是原始g-C3N4的4.5倍。本研究提出了在g-C3N4中引入N3C空位的新策略，为开发光催化产过氧化氢的活性催化剂提供了一种新方法。
最近的研究揭示了益生菌在缓解与肠道屏障功能障碍相关的代谢疾病方面的潜力。然而，目前还没有一种能高效筛选抵抗特定代谢疾病益生菌菌株的模型。本研究采用肿瘤坏死因子（TNF-α）和酒精处理的Caco-2细胞单层膜模型，评价了139株乳杆菌在体外对肠道屏障功能的影响。然后，我们选择了11株对肠道屏障具有不同调节能力的乳杆菌菌株，进一步在体内评价了它们对卵巢切除引起的骨质疏松症或慢性酒精性肝损伤的作用效果。体外细胞模型和体内动物模型数据的关联性分析显示，两种疾病模型下的Pearson系数分别为0.82和－0.97，表明使用体外细胞模型模拟益生菌在体内的保护作用是可靠的。本研究建立了一种基于Caco-2细胞单层膜模型的体外方法，用于高效筛选可以抵抗特定代谢疾病（如骨质疏松症和慢性酒精性肝病）的益生菌。