学术背景 钙钛矿材料因其在太阳能电池和其他电子器件中的广泛应用而备受关注。其光学性质（如带隙和晶格振动）可以通过调整化学组成来灵活调控。尽管从钙钛矿结构预测光学性质的研究已经较为成熟，但如何从光学数据反向预测化学组成却一直是一个难题。这一问题的解决对于加速钙钛矿材料的开发和生产具有重要意义，尤其是在大规模工业生产中，快速筛选和验证新材料的化学组成将极大地提高生产效率。 为了应对这一挑战，研究者们提出了一种结合高通量合成、高分辨率光谱技术和机器学习（特别是人工神经网络，ANN）的创新方法。通过这种方法，他们不仅能够高效合成多种化学组成的钙钛矿材料，还能够通过光学数据准确预测其化学组成。这一研究为钙钛矿材料的快速筛选和优化提供了新的工具。 论文来源 该研究由来自Michigan State Un...

脑科学研究启发人工智能算法：知识组装的神经机制 背景简介 当新的信息进入大脑时，人类对世界的先前知识可以通过一种被称为“知识组装”（knowledge assembly）的过程迅速改变。近期，由Nelli等人进行的一项研究中，探索了人类大脑中知识组装的神经关联。研究者们受到这一神经机制的启发，开发了一种人工神经网络算法，以实现快速知识组装，提高系统的灵活性。这一研究再一次证明了研究大脑工作方式能够推动更好的计算算法的发展。 研究来源 这篇研究论文由Xiang Ji、Wentao Jiang、Xiaoru Zhang、Ming Song、Shan Yu和Tianzi Jiang完成，作者们主要来自中国科学院的脑科学与智能技术卓越创新中心、自动化研究所的脑网络组中心及实验室以及浙江实验室的增强智...