随着科技创新与产业升级的深度融合，全行业正加速凝聚新质生产力，在构建自主可控的现代化产业体系进程中，为中国制造业高端化、智能化、绿色化发展奠定坚实基础，彰显新型工业化与可持续发展战略的协同价值。

在现代能源利用中，超过60% 的原始能量最终以废热形式流失。如何高效捕获这些热能并将其转化为电能，是能源科学领域的长期挑战。热电技术凭借无运动部件、静音且高可靠的优势，成为废热回收的理想方案。然而，传统无机热电材料虽性能出色却脆性大、成本高，难以满足未来可穿戴电子设备对柔性与轻量化的需求。

癌症最可怕之处，往往不在于原发肿瘤本身，而在于转移扩散：癌细胞从原发部位逃逸，在身体里的远处落地生根，这是导致绝大多数癌症患者最终离世的直接原因。长期以来，一个关键谜题始终存在：绝大多数转移灶与原发灶肿瘤携带同样的驱动基因突变，但其细胞状态和生物学行为却明显不同。这提示，决定肿瘤转移能力的关键因素，未必来自新的基因突变，也可能来自癌细胞身份程序的重塑。那么，癌症转移的真正驱动力究竟藏在哪里？

自有机化学诞生以来，如何高效、温和地实现碳碳不饱和键之间的转化始终是实验室与工业界关注的核心。烯烃作为石油化工的大宗基础产品，来源极广且价格低廉，而炔烃作为具有高能三键的活性分子，在点击化学（click chemistry）、药物研发和材料科学中扮演着不可替代的角色。然而，这种结构上的“亲缘关系”在合成实践中却面临着长达160余年的“技术断层”。

人们看到的用于粒子加速器或核磁共振（nuclear magnetic resonance，NMR）的强磁体，体型通常都非常庞大。瑞士苏黎世联邦理工学院科研团队研制出2种紧凑型磁体，磁场强度分别达到38和42 T，而磁体外径仅63 mm，中心孔径仅3.1 mm。该成果为高场磁体小型化提供了新路径，有望推动NMR技术的发展。2026年3月12日，相关研究成果发表于《Science Advances》。

长期以来，嵌合抗原受体T细胞（antigen receptor t-cell immunotherapy，CAR-T）疗法虽在血液肿瘤治疗中屡创奇迹，但其高昂的成本与复杂的体外制造工艺却如同“达摩克利斯之剑”。传统的CAR-T需要将患者的T细胞提取出体外，在实验室进行数周的基因改造与扩增后再回输。这不仅导致每剂疗法售价高达数十万美元，长达3~6周的等待周期也让许多急重症患者失去了生存机会。

“河口”一词源于拉丁语“潮汐出没之地”，潮汐作为塑造沿海生态与水文过程的关键力量，不仅控制着湿地分布、调节咸淡水混合范围，还深刻影响着沿海城市饮用水安全、三角洲农业灌溉乃至风暴潮洪水风险，但长期以来，由于河流地形复杂、原位观测站稀疏，加上传统卫星测高覆盖不足，全球多数河流的潮汐影响范围始终是未解之谜。

在传统物理学的视角下，量子效应通常被认为只能存在于接近绝对零度的实验室真空里。一旦进入“温暖而湿润”的生物环境，脆弱的量子相干性会迅速崩塌。然而，大自然似乎掌握着某种人类尚未完全解开的秘籍——从候鸟跨越半个地球的磁航向，到植物高效的光合作用，生命体内部似乎正发生着某种精密的量子计算。

月球自转加公转、表面无大气散射、太阳光远程单侧照射，使月表在卫星环拍遥感图像和航天器下降图像之间呈现出强烈光照差异和阴影错位。这种光照差异和阴影错位导致利用视觉匹配技术定位航天器着陆点方法极易失效。针对该难题，北京航空航天大学孟偲团队提出一种基于LomFormer模型主动控制光照的月球着陆点定位算法，提升不同光照条件下着陆点视觉定位方法的稳定性。

HIV研究已催生大量药物，可终身控制感染并防止免疫系统破坏。但全球4000多万感染者的病毒清除仍遥不可及。迄今仅11例感染者通过干细胞移植清除了体内病毒，但这些移植均因治疗与HIV感染无关的血液癌症而实施，因此该方法无法作为常规清除手段推广。

多年来，人工智能（AI）研究者梦想开发能通过提出新问题、设计实验乃至执行实验来加速科学进程的工具。近期，大语言模型（large language models，LLM）已取得若干发现，部分AI开发者宣称这使我们更接近该未来。但尚不知道如何测试AI模型是否真能开展科学研究？

罕见病临床试验面临样本稀缺、异质性强、研发难度大等特殊挑战。患者参与式设计秉承“如何”“为谁”“与谁”的设计理念，推动患者从“受试者”向“研究参与者”转变，旨在更好地回应患者需求、优化试验设计、提升研究质量。以设计伦理为视角，系统梳理了英国国家健康研究所、美国患者中心结局研究所等机构提出的患者参与式临床试验设计的伦理准则体系，并对其核心理念与内容进行了比较分析，重点剖析了罕见病患者在参与设计过程中面临的平等参与、合作伙伴关系构建、隐私保护及核心需求识别等关键伦理议题，探讨了普适性准则应用于罕见病领域时所遭遇的张力。应确立平等合作的价值观念、保障信息交流的透明可及、构建覆盖全周期的参与流程，并审慎应对罕见病患者群体脆弱性与研究未知性之间的冲突。旨在为完善罕见病临床试验设计阶段的伦理治理体系、推动“以患者为中心”的研究范式转变提供理论依据与实践参考。

作为一种高度模拟组织器官结构与功能的体外三维（3D）模型，类器官具有重要价值。综述了类器官生物制造技术的研究进展：该技术不仅实现了单个类器官的精准构建与高通量制备，还推动了多类器官的功能化组装，为构建大尺度复杂组织结构奠定基础。归纳了发展趋势聚焦于多工艺融合、多模态检测分析及自动化智能系统等前沿方向。梳理了类器官生物制造技术应用在疾病建模与机制解析、再生医学与组织修复、个性化治疗与药物开发，以及太空微重力环境等研究领域。针对中国现状，提出生物材料创新、装备技术升级及推动临床转化路径的改进策略，旨在加速中国类器官生物制造技术的创新与应用。

草原健康评估是衡量草原生态系统结构与功能、支撑生态安全与资源可持续利用的关键技术手段。然而，传统评估方法在指标体系构建与大范围动态监测中存在主观性强、时空连续性不足等局限。提出一种基于多源时空数据与机器学习的草原健康智能评估方法，构建了涵盖“数据采集—特征提取—指标构建—健康评估—管理决策”的智能化研究框架。该方法融合野外采样数据与遥感多源数据，引入专家知识构建草原健康指数（grassland health index，GHI），并借助机器学习模型实现像元尺度的长时序草原健康状况定量反演与动态监测。为验证该方法的有效性，以全域实施禁牧封育近20年的宁夏回族自治区为典型应用场景开展为例，结果表明，机器学习方法显著提升了各评估指标精度，其中产草量空间化模拟R²达0.88。2012—2022年宁夏草原总体处于健康水平（GHI>80），整体保持稳定，生态系统呈恢复趋势；草原健康存在显著空间异质性，局部区域因土地利用方式和降水梯度差异，退化风险仍需持续关注。研究提出的智能评估方法具有良好的可操作性与可推广性，可为不同区域草原生态健康诊断、退化风险预警及可持续管理提供技术支撑，也为草原生态补奖政策优化与资源安全决策提供科学依据。

含噪多变量预测是环境、交通、工业等领域的共性难题，其核心挑战在于平衡噪声过滤与多尺度特征捕捉。提出一种基于卡尔曼滤波−长短期记忆网络−Transformer的混合模型（Kalman−LSTM−Transformer）。该模型在过滤噪声的同时捕捉局部时序与全局依赖，并结合贝叶斯优化以实现高效精准预测。以露天矿粉尘浓度预测为案例验证，基于1年监测数据的实验显示，该模型较基准模型的均方根误差降低21.70%~27.19%，平均绝对误差降低6.68%~18.30%，决定系数R²达0.934；消融实验与超参数分析结果进一步证实了各模块有效性。该模型可迁移至同类场景，为多领域智能预警与精准治理提供支撑。

提出一种融合无人机多光谱与激光雷达特征的干旱半干旱区灌木地上生物量协同反演方法，结合激光雷达三维结构感知优势和多光谱纹理，构建对象分割、特征筛选与协同反演的技术流程，实现了对沙蒿、沙柳等典型灌木对象的识别与生物量精准核算。以鄂尔多斯地区7种典型灌木群落为研究对象，基于地面实测数据开展多源协同反演技术验证。实验结果表明，该方法能够有效弥补光学遥感“异物同谱”问题和激光雷达数据光谱表征不足的局限；XGBoost模型在多源特征协同下综合性能最优（决定系数R²介于0.7615~0.8814），在不同株型和复杂背景下均表现出良好的泛化能力与反演精度，实现了灌木生态资产的数字化表征，显著提升了干旱半干旱区灌木地上生物量监测的数据生产效率和技术可靠性。

提出一种融合运行监测数据与储层结构特征的深部流体封存潜力智能预测方法框架，通过引入机器学习与时序特征驱动建模，可有效识别封存阶段并精准预测注入压力演化。该方法结合长期注入压力、流量高频监测数据与岩芯微观孔隙和微裂隙结构信息，构建阶段标签驱动的分段预测机制，并利用多模型对比与交叉验证策略提升预测稳健性。在高矿化度流体深部封存工程场景中，基于18个月现场运行数据（累计注入量超过150万t）验证了该方法。结果表明，该智能预测流程可有效识别突破期与填充期等关键运行阶段，显著提升压力预测精度，最优模型的平均绝对百分比误差低至0.6，同时降低对复杂机理模型与大规模标注样本的依赖。在不同时段、不同运行阶段数据条件下均表现出良好的泛化能力与稳定性，明显提高了运行状态评估与调控决策效率。该方法具有良好的可扩展性，可为多类型深部流体注入与封存工程的智能评估与安全运行提供技术支撑。

精准获取露天矿山的空间分布信息，是推进“绿色矿山”建设与地质环境动态监测的关键前提，为克服露天矿山分割领域中数据集缺乏、类内类间差距大和拓扑结构复杂的问题，提出一种融合混合语义提示与拓扑感知的分割框架。构建了包含7622张精细标注影像的矿山语义分割数据集（mine semantic segmentation，MSS），并提出了融合双编码器结构与多尺度特征聚合的混合语义提示实例分割方法（mine segment anything model，Mine−SAM），将基础模型的全局上下文与专家模型的局部细粒度特征深度耦合，该方法在目标检测平均精度（average precision box，P_A,box）和实例分割平均精度（average precision mask，P_A,mask）指标上分别达到64.4%和65.2%；同时开发了结合图卷积网络与像素级对比学习的语义分割方法（semantic mine segmentation，SemMSeg），通过图卷积网络捕捉矿区要素间的空间依赖与结构约束，实现了交并比（intersection over union，IoU）73.38%和精确度（Precision）85.03%的分割精度，为露天矿山自动监测提供了可靠技术路径，对推动遥感图像智能解译具有不可或缺的应用价值。

共价有机框架（covalent organic frameworks, COFs）因其可设计的拓扑结构与可调控孔道特性，在高性能锂离子电池（LIB）正极材料领域展现出重要应用潜力。然而，传统COFs正极普遍受限于单一活性中心（n型或p型）及固有导电性不足，导致能量密度和循环稳定性难以兼顾。针对上述问题，构筑了一种具有双极性活性中心的高共轭铜卟啉共价有机框架（TBP−COF−Cu）。卟啉中心的Cu²⁺引入显著增强了框架的电子传输能力，提高了活性位点的利用效率，并有效促进了锂离子的扩散动力学。作为LIB正极材料，TBP−COF−Cu在0.1 A/g电流密度下实现了288 mA·h/g的比放电容量，对应的能量密度为639 W·h/kg；在5 A/g的高电流密度下，仍可保持81 mA·h/g的容量，经过5000次循环后，其容量衰减率仅为每次循环0.0038%，容量保持率达到81%。此外，TBP−COF−Cu表现出较快的离子传输特性，其锂离子扩散系数为8.02×10⁻¹⁰ cm²/s。本研究为构筑兼具高能量密度和高倍率性能的有机锂离子电池正极材料提供了一种有效策略。

针对宽带相控阵雷达系统的波束形成需求，光控波束形成技术通过动态调控光束的相位分布实现无机械扫描，具有高精度、快速响应和集成化等优势，在雷达、通信、电子战等多个领域展现出广泛的应用潜力。作为光控相控阵波束形成系统中的重要一环，光学真延时通道的幅度和延时精度对雷达的波束质量有着直接的影响。光延时线除了引入不同随机的幅度和延时不一致性，同时会引入系统固有误差。通过分析相控阵的原理，仿真了幅度±2 dB和延时精度±3 ps误差下对相控阵系统波束形成的影响。结果表明，在30 dB通道加权下其副瓣抑制降低13 dB，波束宽度展宽，波束指向也偏离了设计值。同时分析了基于色散原理的延时线架构中的非线性色散的累积效应造成的波束畸变影响，并构建了验证系统，测试结果表明其与仿真结果一致。

低空经济作为国家战略新兴产业，正成为推动未来经济发展的新引擎，其特征表现为异构性、高密度、高频率和高复杂度。面对这一趋势，低空安防亟需从重点区域防护转变为全域安全管控，不仅要应对“黑飞”无人机，还要综合监管合作与非合作目标。然而，国内在无人机探测与管控方面存在滞后，已成为影响公共和国防安全的重大隐患。首先分析低慢小目标探测面临的主要难点，包括应对灵活多变目标、集群飞行目标以及全自主和红外/光纤引导型等新型无人机目标。然后对比现有探测技术的优缺点，当前主要存在单种探测技术难以应对不同场景、多种探测设备结合难以有效协同等问题。在此基础上，提出低慢小目标探测与管控措施，主要包括重点发展宽带成像、通感一体等技术，以及采用多源多平台信息融合构建网络化协同探测体系，实现对低空全域态势的实时感知。同时，聚焦如何通过技术手段与政策手段的结合，实现对低慢小目标的高效监管，包括法律法规建设、违规行为处罚、监管系统构建等手段。最后提出从局部试点入手，有计划、分阶段开发和利用低空的设想，旨在为低空经济的健康发展提供保障，确保低空空域安全可控。

沈国舫是中国著名林学家、生态学家、林业教育家，中国工程院院士，中国森林培育学的奠基人。沈国舫的科研历程与中国林业事业发展同向同行，通过回顾他从留学苏联到扎根中国林业70载的奋斗历程，梳理了其学术贡献，展示了以“爱国、创新、求实、奉献、协同、育人”为特质的科学家精神。沈国舫留苏归国后深入华北石质山地开展造林实践，奠定“适地适树”理论基础；创立了森林培育学学科，主持编写中国首部具有本土特色的《森林培育学》教材，推动学科体系从移植走向自主创新；他提出“3−5−7”速生丰产林指标体系，倡议天然林保护工程，建言“山水林田湖草”系统治理理念；切实把论文写在祖国大地上，其学术人生是中国现代林业发展史的缩影，也是一代科学家家国情怀的生动写照。