高性能高分子材料是高新科技和先进制造业的基石。高分子材料基因工程正在成为高分子材料智能制造的重要平台。然而，高分子材料基因工程的发展仍处于起步阶段，许多问题亟待解决。本文阐述了高分子材料基因工程的概念，总结了最新研究成果，并强调了该领域的重要挑战和发展前景。特别强调了高分子材料的性能预估方法，包括性能代理量预测和机器学习性能预测。最后，讨论了高分子材料基因工程在先进复合材料、通信和集成电路等领域所亟需的高性能高分子材料创制方面的潜在工程应用前景。
药物研发影响着人类健康的方方面面，并对医药市场有着巨大的影响。然而，由于药物研发（research and development, R&D）过程漫长而复杂，对新药的投资往往收效甚微。随着实验技术和计算机硬件的发展，人工智能（artificial intelligence, AI）近些年来已成为分析大量高维数据的主要工具。生物医学数据规模的爆炸式增长更使得AI得以应用在药物研发的各个阶段。在生物医学大数据的推动下，AI能够更高效、更低成本地发现新药，从而引发了一场药物研发范式的革命。本综述首先简要介绍了药物发现领域常见的人工智能模型，然后总结并深入讨论了这些模型在药物研发各个阶段的具体应用，如靶点发现、药物发现和设计、临床前研究、药物智能制造以及对医药市场的影响。最后，充分讨论了AI在药物研发中的主要局限性，并提出了可能的解决方案。
过去的十年间，机器学习（ML）在科学研究中得到了广泛应用。本文介绍了机器学习的基本组成部分，包括数据库、特征和算法，并着重介绍了机器学习在化学领域取得的一些重要成就。首先我们介绍了一些化学方面最流行的数据库，这些数据库来自实验或理论模拟，收录了有关小分子或固体材料的各种数据。其次简要介绍了部分重要的表示小分子和固体材料化学环境的二维和三维特征。本文对决策树和深度学习神经网络算法进行了综述，重点介绍了它们的框架和典型应用场景。随后，我们讨论了机器学习在化学中的三个重要应用领域：①逆合成分析，通过机器学习预测有机物的合成途径；②原子模拟，利用机器学习势函数加速势能面采样；③多相催化，使用机器学习辅助催化设计中从合成条件优化到反应机理探索的各个方面。最后我们对机器学习在化学中的应用前景进行了展望。
本文在分析重大耗能设备运行专家的运行控制行为的基础上，将机理分析与深度学习，控制与优化和预测相结合，决策与控制相集成，提出了使单吨能耗在目标范围内尽可能小的低碳运行智能控制方法。该方法由设定值控制、自优化校正、跟踪控制组成。采用工业互联网端边云协同技术，研制了低碳运行的智能控制系统，成功应用于电熔镁炉，取得减少碳排放的显著效果。
原发性肺癌和转移性肺癌都是肺部恶性肿瘤，两者都威胁着患者的生命，但各自的发病机制不同。肿瘤的发生和发展涉及肿瘤细胞与宿主微环境之间的交流，中性粒细胞是肿瘤微环境（TME）中最丰富的免疫细胞，它们参与炎症环境的形成，并通过其抗肿瘤和促肿瘤能力影响患者的生存。中性粒细胞可根据不同的标准分为不同的类别，常见的类别包括 N1 抗肿瘤中性粒细胞和 N2 免疫抑制中性粒细胞。中性粒细胞的抗肿瘤作用是通过活性氧、肿瘤坏死因子相关的细胞凋亡诱导配体、高级糖化终产物受体-胰蛋白酶 G 等因素共同作用以及调节其他免疫细胞的活动共同介导的。中性粒细胞作为肿瘤促进因子，也可通过影响包括癌症发生、血管生成、癌细胞增殖和侵袭能力等过程，促进肺癌的发展和转移，并在其他癌症的肺转移中发挥类似作用。纳米技术的快速发展为针对中性粒细胞的癌症治疗提供了新策略。
重组5型腺病毒载体（Ad5）已成功用于埃博拉病毒、新型肺炎冠状病毒等新发突发传染病防控，然而针对病毒载体的预存免疫会对疫苗的免疫原性造成一定影响。维持重组Ad5型疫苗的高免疫原性并减少预存免疫效应，已成为该领域的重要研究方向。基于生物相容性纳米颗粒，本研究尝试通过调控Ad5与宿主的相互作用应对上述挑战。制备出的正电人血清白蛋白纳米颗粒[(+)HSAnp]能够与Ad5自组装形成复合物，针对柯萨奇病毒-腺病毒受体（CAR）阳性和阴性细胞均能显著提高靶基因表达量。在小鼠模型中，滴鼻吸入Ad5/(+)HSAnp复合物实现了高效（高达227倍）和长期（长达60天）的肺靶向靶基因表达，且增强效应可通过表面电位和给药剂量进行调控。经纳米复合的5型腺病毒载体埃博拉疫苗和新冠疫苗，在Ad5预存免疫模型中显著增强了体液免疫和黏膜免疫应答。本研究表明通过纳米颗粒调控病毒载体的聚集状态和表面电位，能够用于设计增强型的疫苗和基因治疗载体。
光学亚像素定位技术常被用来计算类点目标在像素化图像探测器上的成像位置，已被广泛应用于多种光学测量领域。由于成像过程中存在不可避免的噪声，估计目标的亚像素位置存在理论精度极限，其取决于探测光子数、噪声水平、点扩散函数（PSF）半径和PSF位于的像素相位（即像素内位置）。以往研究已充分阐明了前三个参数对于定位精度极限的影响效应，但忽略了PSF像素相位信息。本文提出一种用以揭示小PSF像素相位效应的定位精度极限分析方法。为准确估计实际应用中的定位精度极限，首先提供目标有效点扩散函数（ePSF）建模方法，并应用克拉美罗下界（CRLB）理论。基于小PSF 的特性，推导了揭示任意非理想小PSF的最优精度极限和最佳像素相位的简化公式，并在真实PSF上验证了其有效性与准确性。其次，使用典型高斯PSF 作进一步推导，揭示了最优定位精度极限在PSF 高斯半径尽可能小且位于像素边缘时实现，这表明最优定位精度极限最终受限于光的衍射极限。最后，利用最大似然估计（MLE）方法拟合ePSF 模型，使真实PSF 的定位精度达到理论精度极限。本文启发了一种将探测器位置调制和PSF 工程结合的新视角，以充分利用信息论蕴含的提升潜力，为彻底理解和实现光学亚像素定位的最优精度极限奠定重要基础。
准确有效地识别不良地质对隧道安全高效施工至关重要。目前隧道内不良地质识别主要依赖于地质学家的经验，容易出现误判和漏判。本研究提出了一种基于矿物异常分析的隧道内不良地质识别方法，本方法基于地质异常理论，将矿物异常作为不良地质的识别标志。本方法首先利用数据探索分析技术（EDA）计算矿物异常阈值，然后根据阈值评估矿物异常，最后根据矿物异常特征识别不良地质。其次，建立了背景样本动态扩充流程，通过调整异常阈值实现对矿物异常的动态评估。最后，本方法已在花岗岩开挖的隧道中得到验证和应用。在隧道里程142+800‒142+860 范围内，根据原岩矿物斜长石和角闪石含量的异常减少，以及蚀变矿物绿泥石、浊沸石和绿帘石含量的异常增加，成功识别出F37断层。当隧道进入不良地质影响的区域时，本研究所提出的方法可提供及时预警，并识别隧道是在逐渐接近断层还是在远离断层。此外，还讨论了本方法的适用性、准确性和进一步改进方向。本方法将隧道内识别不良地质的能力从定性提高至定量，可为隧道及其他地下工程中的不良地质识别提供参考和指导。
有砟轨道是国内外高速铁路的主要轨道形式之一，由级配碎石组成的道砟层在高速列车荷载下会产生比普通铁路更明显的道砟颗粒运动，易于引发过大的道床沉降，对列车安全运行产生不利影响。但由于缺乏有效测量手段和分析方法，道砟颗粒的运动行为研究仍不多见。本研究基于数码相机和图形识别方
法，在全比尺模型试验中开发了道砟颗粒运动追踪技术，将1274 个道床层表层道砟染色并设定为追踪目标；在试验中以垂直向下的角度陆续拍摄道砟层照片，通过追踪目标显示的像素变化特征，对表层道砟颗粒运动进行追踪，定量地分析了不同列车速度和轴重工况下道砟颗粒的运动行为。试验结果表明：表层道砟颗粒运动在低速列车荷载作用下较微弱且主要集中于轨枕附近，但当列车时速提升至360 km时，道砟运动明显加剧并扩展至整个道床层；此外，经统计发现道砟颗粒位移和旋转的发展规律类似；轨道振动会诱发道砟颗粒运动，竖向加速度和水平加速度分别是轨道中心和轨道边缘附近道砟颗粒运动产生的主要原因。道砟颗粒运动和轨道沉降在长期加载中的发展趋势相似，两者同时达到稳定状态；轨道服役性能（如振动特性、累积沉降与轨枕支承刚度）在高速列车荷载的长期作用下会部分劣化，其与道砟颗粒流动的方向和分布密切相关。
木质素的难降解性及其结构固有的非均质性是阻碍木质素基化学品生产工艺推广的主要瓶颈。最近的研究表明，通过电化学生物炼制（一种通过电化学氧化或还原实现木质素增值转化的工艺）进行木质素解聚和木质素衍生生物油升级是一种很有前景的途径。本文介绍了通过电化学生物精炼木质素合成化学品和升级生物油的研究进展，涉及木质素的生物合成途径、木质素电化学转化的反应途径、内层和外层电子传递机制、电化学的基本动力学和热力学，以及最新的实例分析，重点介绍了木质素电化学氧化和还原转化的各自特点和局限性。最后，讨论了与木质素电化学生物炼制相关的挑战和前景。目前的研究结果表明，要提高木质素电化学生物炼制的效率、选择性和稳定性，仍需做更多的工作。将各种类型的木质素电化学转化策略与其他现有或正在发展的木质素价值化技术相结合似乎是最有前景的发展方向之一。本文旨在为木质素电化学生物炼制的发展提供更多参考和讨论。
Pb2+和Cu2+等重金属是地下水中持久性污染物之一。对这些金属进行频繁监测需要高效、灵敏、经济、可靠的方法。文中提出了一种基于纳米复合材料的微型电极，利用方波伏安电化学分析技术同时检测Pb2+和Cu2+。文中还提出一种简便的原位水热煅烧法，无需黏合剂即可直接在三维泡沫镍上生长介孔氧化镍，然后用电化学方法在泡沫镍中嵌入金纳米颗粒（AuNP）。介孔氧化镍和AuNP之间低势垒欧姆接触的精心设计，有助于介孔氧化镍内靶标介导的纳米通道限域电子转移。因此，该方法可以同时准确测定重金属Pb2+（检测限为0.020 mg·L−1，检测范围为2.0~16.0 mg·L−1）和Cu2+（检测限为0.013 mg·L−1，检测范围为0.4~12.8 mg·L−1）。此外，地下水中的其他重金属离子和常见干扰离子对电极性能的影响微乎其微，地下水样品加标回收率在96.3% ± 2.1%和109.4% ± 0.6%之间。此电极结构紧凑、形状灵活、功耗低，而且可以远程操作，这为现场检测地下水中的重金属开辟了新的技术路径，进而展示了在环境监测领域进行革新的潜力。
淤地坝建设是黄土高原地区最具成效的水土保持措施之一，在全球水土流失严重地区也得到广泛应用。淤地坝拦沙的定量模拟是其效益评估的关键所在，也是区域淤地坝规划建设的重要基础。为此，本研究基于流域分布式水沙过程模拟，提出了流域淤地坝系拦沙量动态模拟框架：SWAT-DCDam (soil and water assessment tool-dynamic check dam)。在SWAT-DCDam框架中，新开发的DCDam模块以SWAT模型的模拟步长生成全流域淤地坝的动态级联结构，SWAT模型模拟的径流和输沙用来驱动DCDam模块，对流域内各淤地坝开展拦沙动态模拟。本研究以黄土高原中部延河流域为典型研究区，在分析流域淤地坝建设演变特征的基础上，模拟近60 年（1957—2016 年）流域淤地坝拦沙动态演变过程，采用累积淤积量野外调查数据评估了模型表现，并定量分析了坝系拦沙对流域减沙的贡献。结果表明，流域淤地坝结构特征发生趋势性变化，大型和中型淤地坝的坝体高度分别增加37.14%和9.22%，同时，大型和中型淤地坝的控制面积分别减少46.03%和10.56%。模型评估结果表明，SWAT-DCDam表现良好，对淤地坝累积淤积量高估11.5%。1970—2016 年间，淤地坝拦沙贡献延河流域总减沙量的15%。本研究成果可为区域水土流失综合治理和淤地坝规划建设提供方法与技术支持。
旨在定义、发现和开发传统抗生素替代品的策略将成为可持续农业系统发展的基础。在这些策略中，具有广谱抗菌活性和多方面作用机制的抗菌肽（AMP）被认为是后抗生素时代的理想替代品。尤其是源自代谢活跃、能适应各种极端环境的微生物的AMP，长期以来备受追捧。因此，本文总结了有关天然存在的AMP的信息，包括其生物活性、抗菌机制以及微生物源AMP的制备；文中还概述了它们的应用以及它们在农产工业中的使用所带来的挑战。
由抗生素抗性基因（ARG）编码的抗生素抗性激增，对全球公共卫生构成日益严重的威胁。随着技术的进步，特别是在宏基因组测序的普及方面，科学家们已经获得了高速解读不同样本中ARG谱的能力。为了以高通量的方式分析数千个ARG，需要标准化和集成的流程。广泛使用的抗生素抗性基因在线分析流
程（ARGs-OAP）的新版本（v3.0）对参考数据库——结构化抗生素抗性基因（SARG）数据库和综合分析流程都进行了重大改进。SARG通过序列管理得到加强，从而提高注释的可靠性，纳入新出现的抗性基因型，并确定严格的机制分类。该数据库以树状结构的形式在线组织和可视化。针对不同的应用程序场景
将它划分为不同的子数据库。此外，ARGs-OAP已经通过调整量化方法、简化工具实施和用户自定义参考数据库的多种功能进行了改进。而且，该在线平台现在提供了一个多样化的生物统计分析工作流程和可视化软件包，用于有效解读ARG图谱。ARGs-OAP v3.0 具有改进的数据库和分析流程，将有利于学术界、政府管理部门和有关ARG环境流行率风险评估工作。
飞行器驾驶机器人是指建立一套机器人系统来驾驶有人飞行器，从而形成一种新的无人飞行系统，充分发挥有人飞行器平台成熟度高、负载能力强和适航性等优点，显著扩展了无人飞行器的应用范围。本文详细讨论了飞行器驾驶机器人这一概念及其优点，并提出了一种针对有人直升机的直升机驾驶机器人。根据直升机操纵机构的操控特点设计了驾驶机器人伺服机构。对驾驶机器人伺服机构进行了运动学分析，并在此基础上建立了驾驶机器人飞行控制器的直接驱动控制方法，减少了机器人伺服过程的操纵延迟和控制误差。建立了驾驶机器人的配套地面站系统，实现了不同飞行模式下驾驶机器人系统的功能集成。最后，设计研制了一套直升机驾驶机器人样机，并将其安装在有人直升机上进行了飞行测试。测试结果表明，驾驶机器人能够独立驾驶直升机实现前飞、后飞、侧飞和转弯飞行，验证了直升机驾驶机器人的有效性。
安全是“交通强国”国家战略实施的前提和基础。目前，世界范围内的铁路系统已将智能铁路作为重要发展方向之一，智能铁路在追求实现高效、便捷、经济、绿色等发展目标的同时，将安全作为铁路运输系统的核心竞争力和第一要务。本文阐述了智能铁路系统的发展现状和体系架构，在此基础上重点介绍了国内外铁路系统安全保障技术的发展趋势，总结并提出了基于实时数据驱动、智能计算、信息物理系统深度融合等先进理念的主动安全保障方法技术体系；最后，通过典型应用研究展示了铁路主动安全保障技术的先进性和可行性。