背景介绍 二维材料（2D materials）因其独特的物理化学性质，在纳米电子学、光电子学等领域展现出巨大的应用潜力。然而，这些材料在纳米尺度上的结构扰动（structural perturbations）对其性能有着重要影响。传统的表征方法如拉曼光谱（Raman spectroscopy）虽然能够提供材料的结构信息，但其空间分辨率通常受到衍射极限的限制，难以在纳米尺度上精确探测结构变化。为了解决这一问题，研究者们开始探索将机器学习（machine learning, ML）与光谱技术结合，以提高空间分辨率并揭示纳米尺度的结构扰动。 本研究由来自Hanyang University、Sungkyunkwan University、Korea Advanced Institute of Sc...

学术背景 立方氮化硼（C-BN）是一种超宽带隙半导体材料，具有极高的热导率、低介电常数和高击穿电场，因此在高温、高功率电子器件中具有广泛的应用前景。然而，C-BN的合成仍然面临诸多挑战，尤其是如何在大尺寸基底上实现高质量的单晶C-BN薄膜的生长。金刚石由于其与C-BN的晶格失配较小（1.36%），被认为是C-BN外延生长的理想基底。尽管如此，C-BN/金刚石异质结构的合成仍然处于早期发展阶段，尤其是在如何减少缺陷密度和提高薄膜质量方面，仍然存在许多未解之谜。 本研究旨在通过电子回旋共振等离子体增强化学气相沉积（ECR PECVD）技术，在硼掺杂的金刚石基底上生长C-BN薄膜，并通过透射电子显微镜（TEM）和电子能量损失谱（EELS）等手段，详细分析薄膜的形貌特征、缺陷类型以及化学键合状态。研...

学术背景 在人工智能领域，零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）是一项极具挑战性的任务，其目标是通过已见类别的知识来识别未见类别的样本。音频-视觉零样本学习（Audio-Visual Zero-Shot Learning, AVZSL）作为零样本学习的一个分支，旨在通过结合音频和视觉信息来实现对未见类别的分类。然而，现有的许多方法往往过于关注学习强表征，而忽略了音频和视觉之间的语义一致性以及数据本身的层次结构。这种忽略可能导致模型在测试时无法有效分类未见类别，从而限制了其在实际应用中的表现。 为了解决这一问题，来自Guizhou University、Shanghai Jiao Tong University和Oklahoma State University的研究团队...

学术背景 随着全球能源危机的加剧和环境保护意识的提升，建筑管理系统（Building Management Systems, BMS）的智能化与高效化成为了学术界和工业界关注的焦点。传统的BMS依赖于基于规则的控制方法，无法动态适应环境变化，如能源价格波动和气象条件的变化。近年来，机器学习（Machine Learning, ML）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展为BMS的智能化提供了新的可能性。然而，现有的BMS在实时数据处理和决策响应方面仍存在不足，尤其是在资源受限的环境中，如何实现低延迟、高吞吐量的ML模型部署成为了一个亟待解决的问题。 为此，Mohammed Mshragi和Ioan Petri等学者在2025年发表了一篇题为《快速机...

学术背景 化学交换饱和转移（Chemical Exchange Saturation Transfer, CEST）磁共振成像（MRI）是一种先进的非侵入性成像技术，能够提供活体组织的详细分子信息。CEST MRI通过选择性饱和特定代谢物的可交换质子，并将这种饱和转移到水分子中，从而实现对低浓度蛋白质和代谢物的检测和定量。尽管CEST MRI在神经退行性疾病和癌症等疾病的诊断中显示出巨大潜力，但其在临床中的应用仍面临诸多技术挑战，例如数据采集时间长、图像处理复杂以及解释难度大。这些问题限制了CEST MRI从研究环境向临床实践的过渡。 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在医学影像领域的应用日益广泛，尤其是在处理大规模数据和提供精确诊断方面表现出色。AI...

学术背景 随着互联网信息的爆炸式增长，推荐系统（Recommender Systems, RSs）在现代数字生活中扮演着不可或缺的角色。无论是Netflix的电影推荐，还是社交媒体的个性化新闻推送，推荐系统都在重塑用户的在线体验。然而，传统的推荐系统面临诸多挑战，如数据稀疏性（data sparsity）、冷启动问题（cold-start）、可扩展性（scalability）和缺乏可解释性（lack of explainability）等。近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了巨大进展，这促使研究者探索如何将这些模型应用于推荐系统，以利用其强大的文本表示能力和丰富...