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Nature Methods | PF555：突破活细胞成像的光漂白瓶颈，开启长时程追踪新纪元

引言近年来，活细胞成像技术的迅猛发展为我们揭示了很多细胞内分子活动的奥秘。尤其是单分子追踪（Single-particle tracking, SPT）技术，它能够精确地捕捉单个分子在细胞内的动态变化

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Nature machine intelligence: 多模态大模型中的视觉认知

如何构建具有人类思维能力的机器一直是科学界的重要目标，尽管深度神经网络在许多领域取得了显著进展，但在因果推理、直觉物理和直觉心理学等领域依然存在明显的局限性。近年来大模型的兴起，尤其是那些设计用于视觉

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Nature Machine Intelligence ||通过跨电池深度学习实现不同老化条件下的电池寿命预测

摘要在早期，准确的预测电池寿命在现实应用中具有巨大的价值。然而，由于多种因素影响着复杂的电池容量衰减，例如循环协议、环境温度和电极材料等，这一任务面临着重大挑战。此外，在特定条件下进行循环操作既耗费

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Nat Methods | 叶子璐/Jesper Olsen团队开发高灵敏度的单细胞蛋白质组学技术Chip-Tip

2025年1月16日，中国医学科学院系统医学研究院/苏州系统医学研究所（以下简称“系统所”）叶子璐研究员与丹麦哥本哈根大学的Jesper Olsen课题组在Nature Methods杂志上发表了“E

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学术简讯 |《自然·机器智能》封面文章：深度学习加速微磁学模拟

微磁学是研究磁性材料微观磁化行为的重要领域，数值模拟是微磁学研究的主要工具。传统微磁学模拟基于朗道-利夫希兹-吉尔伯特（LLG）方程，计算复杂度高，无法处理大尺度样本，极大影响了微磁学的实用价值。近日

今日新材料 34分钟前

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陈立泉院士获2024年中国科学院杰出科技成就奖个人成就奖

第一性原理计算解决50年悬而未决难题：半导体中铜为何扩散更快？Ab initio及第一性原理入门参考书介绍《海贼王》告诉你，做科研为什么不能闭门造车……来自公众号：中科院物理所本文以传播知识为目的，如

计算材料学 1小时前

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结构预测结合AI探索标准大气压下的“热”超导材料

第一性原理计算解决50年悬而未决难题：半导体中铜为何扩散更快？Ab initio及第一性原理入门参考书介绍《海贼王》告诉你，做科研为什么不能闭门造车……来自公众号：CALYPSO结构预测方法与软件本文

计算材料学 1小时前

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铁电极化拓扑畴的电场调控

第一性原理计算解决50年悬而未决难题：半导体中铜为何扩散更快？Ab initio及第一性原理入门参考书介绍《海贼王》告诉你，做科研为什么不能闭门造车……来自公众号：松山湖材料实验室本文以传播知识为目的

计算材料学 1小时前

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镍氧化物超导理论研究进展

第一性原理计算解决50年悬而未决难题：半导体中铜为何扩散更快？Ab initio及第一性原理入门参考书介绍《海贼王》告诉你，做科研为什么不能闭门造车……来自公众号：中科院物理所本文以传播知识为目的，如

计算材料学 1小时前

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(纯计算)南方科技大学王阳刚团队J. Am. Chem. Soc.: 单原子催化剂上氧还原反应的电势依赖决速步

第一性原理计算解决50年悬而未决难题：半导体中铜为何扩散更快？Ab initio及第一性原理入门参考书介绍《海贼王》告诉你，做科研为什么不能闭门造车……来自公众号：科研任我行本文以传播知识为目的，如有

计算材料学 1小时前

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西北工业大学李金山、王毅教授及北京应用物理与计算数学研究所宋海峰研究员|基于大语言模型的钛合金焊接微观组织优化与缺陷分类智能研究

第一性原理计算解决50年悬而未决难题：半导体中铜为何扩散更快？Ab initio及第一性原理入门参考书介绍《海贼王》告诉你，做科研为什么不能闭门造车……题目：Large language models

计算材料学 1小时前

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复旦大学陈国颂团队-超分子自组装 | Nature Synthesis

蛋白质的精确螺旋超分子聚合物只能通过调节复杂的竞争性超分子相互作用在体内实现。这种形成表明细胞控制水平以高保真度定义了功能结构。由于缺乏天然的竞争相互作用，通过合成反应实现这种现象是一个挑战。鉴于此，

今日新材料 4小时前

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镍介导碳杂键的偶联反应 | Nature Synthesis

通讯作者：Dipannita Kalyani，Christo S. Sevov通讯作者单位：美国默克公司，俄亥俄州立大学文献DOI:10.1038/s44160-024-00721-3导读图1. 镍

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全球规划到2030年氢能项目需要1.3万亿美元补贴！| Nature Energy

德国柏林工业大学，波茨坦气候影响研究所科学家发现，计划到2030年投产的全球绿色氢项目储备在近三年内增加了两倍，达到 422GW，但可能需要1.3万亿美元的补贴才能实现——是目前承诺金额的四倍多。研究

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铂团簇催化剂-联手加州大学！中科大曾杰/电子科技大学李旭丨纳米尺度限域以稳定负载型原子精确低核铂团簇催化剂！陈奕臻/赵建康一作

负载型贵金属簇催化剂具有高原子效率和尺寸依赖性的优点，但其稳定性仍然是工业应用的主要挑战。2025年1月17日，美国加州大学戴维斯分校Bruce C. Gates教授、中国科学技术大学曾杰教授、电子科

今日新材料 4小时前

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突破！在体内进行单细胞分辨率的纳米载体成像！| Nature Biotechnology

在药物递送领域，纳米载体扮演着至关重要的角色。它们能够保护药物分子，帮助克服生物屏障，并实现器官和细胞类型的靶向递送。尽管已有超过30种纳米载体获得了美国食品药品监督管理局（FDA）和欧洲药品管理局（

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PNSMI热点|表面合成碳纳米管交织羟基氧化铁作为氯化物插入电极的高效法向电容去离子

PNSMI 热点文章Manufacturing of high strength bimetallic section steel with hot-rolling process采用热轧工艺制造高强

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PNSMI热点|陈化对生物医用Ti-Cu-Fe合金力学性能和耐磨性的影响

PNSMI 热点文章The effect of aging on mechanical properties and wear resistance of Ti-Cu-Fe alloy for bio

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铁电拓扑有序态研究取得重要进展

铁电拓扑结构在非易失性和超高密度信息存储等方面具有重要的应用价值。然而，高密度的存储应用必然依赖于大范围铁电拓扑畴的有序化分布。近期，松山湖材料实验室大湾区显微科学与技术研究中心马秀良研究团队发现极性

材料人 4小时前

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首届材料人奖得主再登Nature大子刊，聚焦电池与AI交叉研究

围绕电池与人工智能交叉领域，微软研究院Han Zhang，李钰琦（第一届材料人奖获得者，目前为斯坦福大学博士后），Shun Zheng、Jiang Bian等合作的最新研究成果发表在国际人工智能领域顶

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