智能网联汽车（ICV）是全球汽车工业转型和发展的关键战略焦点，对提升驾驶安全、改善交通效率和实现低碳交通具有重要意义。然而，在ICV的发展中，由于系统复杂性提升，以及动态和挑战性的场景层出不穷，预期功能安全（SOTIF）问题已成为ICV研究和商业化面临的最关键障碍之一。本研究从全球ICV相关事故出发，强调了SOTIF问题的紧迫性，并总结了SOTIF发展面临的关键挑战，包括ICV的长尾场景问题、系统复杂性和多样性，以及人工智能算法的不透明性和不确定性。为解决这些挑战，提出了包含离线安全设计与开发、车载安全监测与防护以及主动持续学习与成长的覆盖ICV全生命周期的中国解决方案，为推动ICV的安全产业化提供重要指导建议。
氯霉素（CAP）作为一种广泛存在的新污染物，对水环境中的生态群落产生了负面影响。生物处理广泛应用于水体污染物的去除，而功能微生物的性能决定了其效果。本研究从活性污泥中驯化了一个具有强大CAP降解能力的菌群。对硝基苯甲酸（PNB）和2,2-二氯乙酸（DCA）是CAP生物和化学处理过程中产生的主要产物，它们也分别作为菌群的唯一底物进行长期驯化。宏基因组分析揭示了2.5年驯化过程中微生物群落和关键功能基因的演替模式。经过长期驯化，Sphingomonas、Caballeronia和Cupriavidus分别成为CAP、PNB和DCA降解菌群中的优势菌属，并且它们分别是CAP、PNB和DCA的关键降解菌，它们之间的协同合作实现了CAP的高度矿化。PNB转化为原儿茶酸（PCA），然后通过间位和邻位裂解途径被矿化。通过长期驯化，参与CAP、PNB和DCA代谢的关键功能基因，包括CAP乙酰转移酶、CAP氧化还原酶、卤代酸脱卤酶和原儿茶酸双加氧酶，在菌群中显著富集。本研究还发现pH和碳源对CAP的生物降解效率有显著影响。本研究驯化的菌群和分离的菌株可用作加强CAP、PNB和DCA污染环境生物修复的微生物资源。
“摩天大厦型作物工厂”是一种在多层建筑内进行作物高效生产的空间农业系统，单位土地产能可达露地的数百倍甚至上千倍。本文重点介绍了摩天大厦型作物工厂在作物高效生产方面的巨大潜力，系统阐述了用于这种农业形态的人工光植物工厂、节能与新能源利用、空间立体栽培、人工智能以及资源循环利用等新兴技术，并提出了这种方式在拓展耕地、增强城市食物弹性、减少温室气体排放以及可持续发展方面的积极意义。摩天大厦型作物工厂被认为是城市化快速发展的必然产物，是都市型现代农业的重要组成部分，在保障城市食物就近供给、满足居民参与农作需求、推动城市健康稳定发展等方面将发挥极为重要的作用。
黏合剂作为生物医学工程中的一种先进方式，因其独特的伤口管理行为而备受关注。然而，由于当前的黏合剂系统界面粘合强度较弱，要实现牢固的黏合仍是一项巨大的挑战。此外，传统化学黏合剂缺乏动态适应性，限制了伤口周围的新生细胞向该部分迁移，导致组织再生效果不佳。在此，我们精心设计了一种具有强大黏附力和实时促皮肤愈合效果的细胞外基质衍生的生物复合黏合剂。在嵌合蛋白和天然DNA间超分子相互作用的积极参与下，液-液相分离被很好地用来驱动生物复合黏合剂的组装，从而获得增强的黏合性能。该生物黏合剂具有出色的黏合和止血性能，其中，剪切黏合强度约18 MPa，优于已报道的同类产品。此外，工程生物衍生成分赋予了该黏合材料优异的生物相容性和特殊的生物学功能，包括促进细胞增殖和迁移，因此使用这种材料最终可实现实时原位皮肤再生。这项工作为功能化生物黏合剂工程和生物医学转化开辟了新的途径。
青蒿素（ART）及其衍生物的广泛使用极大地减轻了全球疟疾负担。然而，疟疾仍然对全球健康构成严重威胁。尽管ART抗疟机制的研究在近年已经取得了重大进展，但其最关键治疗靶点蛋白和途径仍然是未知的。当前，在东南亚等地区已经出现了ART耐药性的迹象，因此迫切需要了解ART确切的抗疟机制。在本研究中，我们使用质谱-细胞热转移技术（MS-CETSA）和转录组学分析联用策略来鉴定ART的潜在靶标蛋白。然后对五个潜在靶蛋白进行了一系列验证实验，证明了ART可能通过干扰疟原虫的氧化还原稳态，脂质代谢和蛋白质合成过程来发挥抗疟作用。总之，本研究为ART的抗疟机制研究提供了新的视角，并确定了几种参与寄生虫生存的关键蛋白，这些蛋白可以作为防治疟疾的靶标。
移植后糖尿病（PTDM）会增加肝移植（LT）受者移植失败和死亡的风险。实验研究表明免疫抑制性他克莫司（TAC）介导的肠道生态失调可能导致血糖紊乱，但仍尚未见相关临床研究报道。 因此，本研究通过高通量鸟枪法宏基因组测序和代谢组学分析相结合的方法，对PTDM和非PTDM的肝脏移植受者队列中的肠道微生物组（IM）进行了表征，并破译了IM、TAC剂量和PTDM之间的潜在关联。 通过与非 PTDM 和经典II型糖尿病（T2DM）进行对比分析，确定了PTDM患者的肠道微生物组代表性特征为：变形菌门富集和拟杆菌门减少。有趣的是，与改变的微生物代谢产物相一致，这些微生物在PTDM患者中的丰都变化与TAC的剂量显著关联。 具体来说，与低TAC 谷浓度（< 5 ng∙mL–1） 的移植受体相比较，高 TAC 谷浓度（> 5 ng∙mL–1）移植受者中的有益微生物水平被显著降低；同时，通过检测粪便代谢物发现其中参与α-亚麻酸和花生四烯酸-这些降低糖尿病发生的有益代谢物的显著降低。更进一步，这些微生物标签分子的变化与移植受者的血糖紊乱程度显著有关。 总之，PTDM患者的粪便微生物组和代谢组发生了显著变化，且与 TAC 剂量相关。 这项研究是首个探索PTDM患者的细菌分类学组成变化和细菌基因功能变化，以更好地理解IM对PTDM的影响。
监测是传染病防控的关键环节。在全球暴发的新冠疫情暴露了传统监测方法的局限性，但也为探索新的监测方法提供了契机。本研究旨在利用百度搜索指数和流感样病例（ILI）监测数据，估计SARS-CoV-2的变异株奥密克戎BF.7在北京市应急状态下的传播和流行趋势。本研究创新性地提出了一种复合模型[多注意力双向门控循环单元（MABG）-易感-暴露-感染-恢复（SEIR）]，该模型利用深度学习算法（MABG）对ILI历史数据和发烧、发热、咳嗽、咽痛、退烧药、流涕等多种百度指数流感样症状相关关键词进行分析。基于百度指数以及ILI与新冠病毒感染之间的相关性，构建了一个估计SARS-CoV-2传播和流行趋势的传染病传播动力学模型（SEIR）。在新冠病毒感染大流行期间，当常规监测措施暂停时，ILI可以作为评估新冠病毒感染流行病学趋势的重要指标。研究结果显示，北京市自2022年12月17日起累计感染率超过80.25%（95% CI: 77.51%~82.99%），本研究预测疫情高峰时间为2022年12月12日，现存感染者数量的高峰将在该高峰后的三天出现。有效再生数（Rt）代表流行期间某一时间点单个感染者所致平均继发感染人数，该值自2022年12月17日一直低于1。本研究强调，传统的疾病监测系统应辅之以现代监测数据，例如具有先进技术支持的网络信息数据源。现代监测渠道应主要用于监测新发传染病和疾病暴发。应建立对新冠病毒感染的症状监测，以跟踪疫情趋势、疾病严重程度和医疗资源需求。
通过将被动辐射制冷策略与个人热管理技术相结合，为缓解人体在户外活动中的热不适感提供了新的思路。然而，目前大多数被动辐射制冷材料在穿着舒适性和耐用性方面存在不足。本文采用微阵列技术，成功制备出了具有辐射制冷能力的定制光子工程可穿戴纺织品。所开发的辐射制冷纺织品（RCTs）具有一定的透气透湿性、结构稳定性和扩展光谱响应性（太阳光反射率91.7%、大气窗口发射率95.8%）。在正午炎热环境的室外降温测试中，RCTs所覆盖的皮肤模拟器温度比棉织物低4.4 ℃。这种仿生结构的开发为可穿戴、热湿舒适和结构稳定的辐射制冷纺织品在个人热管理领域的应用提供了新的见解。
人工智能的快速发展将物联网推向了一个新阶段，面对数据的爆炸性增长和用户对更高服务质量的迫切需求，边缘计算和缓存被视为富有前景的技术解决手段。然而，边缘节点（Edge Nodes, ENs）中的资源并不是取之不尽的。本文提出了一种面向物联网的激励感知区块链辅助的智能边缘缓存与计算迁移方案，该方案致力于为协作ENs在资源优化和控制方面提供安全和智能的解决方案。具体地，该方案通过联合优化迁移和缓存决策以及计算和通信资源分配，以最大限度地降低EN中完成任务的总成本。此外，为解决上述优化问题，本文设计了区块链激励和贡献联合感知的联邦深度强化学习算法。在本地训练期间，该算法构建了一个激励感知区块链辅助的协作机制，即在安全保障前提下增强ENs参与协作的意愿。同时，提出了一种基于贡献的联邦聚合方法，即基于EN对全局模型性能提升所做贡献来计算其梯度的聚合权重，以提升训练效果。最后，与其它基准方案相比，数值结果证明本文方案具备高效的资源优化效用，同时在降低总成本和缓存性能方面具有显著优势。