• 利用压电磨料辅助的硅晶圆原位ECMP抛光技术

  I.S. 戈洛温 | V.V. 帕拉切娃 | A.A. 谢尔巴科夫 | D. 马里 | H. 罗尼格 | J. 西弗雷 | S.V. 苏姆尼科夫 | A.M. 巴拉古罗夫俄罗斯莫斯科国立科学技术大学（MISIS），列宁大街4号，邮编119049摘要本研究利用弯曲和扭转强迫振动方法，测量了Fe-26.6at%Ga合金在0至800°C范围内的瞬态和非弹性热激活效应，并测量了机械损耗和弹性模量。通过原位中子衍射研究了合金的结构特征和转变过程。利用电子背散射显微镜（EBSD）分析了相形态和晶粒结构。振动样品磁强测量为这些测量提供了温度函数下的磁化率信息，从而揭示了不同相的特性。本文报道了两种热激活效应

  来源：Materials Science in Semiconductor Processing

  时间：2025-12-23

• 来自埃特纳火山（意大利）的火山沉积物可作为高保真的月球模拟物，用于原位资源利用（ISRU）技术应用

  意大利帕多瓦大学的研究团队通过系统性分析意大利埃特纳火山的三处典型地质样本，揭示了其作为高保真月球土壤模拟物的潜力。该研究以火山灰样本CL2为例，综合运用化学分析、矿物学研究、光谱检测和工程实验，证实了埃特纳火山材料在月球资源利用（ISRU）领域的适用性。以下从研究背景、方法体系、关键发现及工程意义四个维度展开解读：一、研究背景与问题提出当前月球资源利用研究面临两大核心挑战：一是真实月壤样本极度稀缺（仅阿波罗任务带回380公斤），二是地球火山材料与月球环境的显著差异。传统月球模拟物多依赖人工合成或有限的地外样本（如美国ASTM标准模拟物），存在批次稳定性差、成本高昂等问题。意大利学者敏锐捕捉到

  来源：Materials Today Advances

  时间：2025-12-23

• 多组分聚合物墨水的3D打印技术能够实现用于骨组织再生的分层混合结构

  本研究由罗马尼亚技术大学 polyline 物理工程学院的研究团队完成，聚焦于通过3D打印技术制备骨组织工程仿生 scaffold。该团队创新性地采用甲壳素/聚醚醚酮（CS/PEO）纳米纤维（NFs）对黄原胶（GG）和纤维素纳米纤丝（CNFs）复合水凝胶进行增强，成功实现了骨组织再生所需的机械性能与生物活性的协同优化。以下从研究背景、材料体系、制备工艺、性能表征和生物效应五个方面进行解读：一、骨组织工程的技术瓶颈与突破方向传统骨修复材料存在机械性能不足、生物活性单一等问题。现有3D打印技术多采用聚乳酸等合成材料，存在降解速率快、细胞亲和性差等缺陷。本研究选择天然高分子材料构建复合体系，通过以下

  来源：Materials Today Advances

  时间：2025-12-23

• 纳米尺度热力学方法研究纳米磁性团簇中从顺磁态到类液态行为的尺寸依赖性相变

  Makoto Sakurai团队在纳米尺度材料热力学与磁学领域取得重要突破，其研究成果通过表面合成氨基酸铁卟啉纳米簇系统揭示了微观结构对材料宏观性质的调控机制。该研究建立了一套纳米尺度热力学分析框架，突破了传统宏观热力学理论在纳米尺度下的局限性，为低维磁性材料设计提供了新思路。研究团队创新性地采用表面合成技术制备了直径2-3.5纳米的氨基酸铁卟啉纳米簇阵列。这种自组装体系具有以下显著特征：首先，GO纳米片作为热缓冲层实现了分子热平衡，其厚度约2.8纳米的分子间距远小于传统晶体材料，为研究短程磁相互作用提供了理想模型；其次，通过精确控制合成条件（反应时间、耦合剂添加），实现了纳米簇尺寸的连续可调

  来源：Materials Today

  时间：2025-12-23

• 利用活化生物炭酵母@magnetic-TiO2@啤酒酵母作为创新的纳米生物吸附剂，从水环境中吸附镧(III)和碱性蓝9染料

  本研究聚焦于利用工业废料开发高效水处理材料，重点针对镧离子（La(III)）和合成染料（BB9-D）这两种具有代表性的复杂污染物。研究团队通过创新性材料设计，将废弃啤酒酵母转化为多级复合吸附剂，在重金属和有机染料的协同去除方面展现出突破性进展。**材料创新与制备工艺** 研究以废弃啤酒酵母为原料，首先通过高温热解制备生物炭（ABY），其碳含量达36.11%，表面形成丰富的多孔结构。随后采用碱性条件下的微波活化技术，在保留生物炭多孔特性的基础上，引入大量含氧官能团（如羟基、羧基），显著提升其表面活性和离子交换能力。为进一步优化性能，团队将磁性纳米二氧化钛（NM-TiO₂）与改性后的ABY及原始

  来源：Materials Science and Engineering: B

  时间：2025-12-23

• 利用多探测器电子光学成像技术监测熔池动态

  本研究聚焦于电子束粉末床熔融（PBF-EB）过程中熔池动态演化的实时观测技术突破，以及该技术与数值模拟模型的协同验证。通过开发多探测器电子光学（Md-ElO）原位成像系统，研究团队首次实现了熔池表面在电子束轰击下的连续高精度监测，为理解金属增材制造中的相变动力学提供了新视角。### 核心技术突破1. **多探测器电子光学成像系统** 研究团队创新性地采用四通道电子光学检测装置，通过同步记录四个不同方位的电压时序信号，构建了三维熔池表面形貌的动态演化图谱。该系统采用60 kV加速电压的电子束源，配合表面粗糙度经1200目砂纸打磨的检测板，有效抑制了传统电子束成像中的等离子体干扰问题。2.

  来源：Materials & Design

  时间：2025-12-23

• 无需溶剂的Cu₂NiSnSe₄纳米材料的机械合成方法，用于高性能能源器件

  ### 研究背景与意义 随着全球能源需求激增，开发高效、环保的太阳能电池材料成为光伏领域的重要课题。传统硅基太阳能电池虽效率较高（15-23%），但存在生产成本高、脆性大、制备工艺复杂等局限性。近年来，以Cu2ZnSnSe4（CZTSe）为代表的四元硫化物/硒化物材料备受关注，因其具有可调带隙（1.0-1.5 eV）、高光吸收系数（10^4 cm⁻¹）和低成本特性。然而，CZTSe体系仍面临诸多挑战：一是Zn与Cu的离子半径相近易形成固溶体，导致晶体结构不稳定；二是生产过程中可能引入有毒元素（如镉），制约其规模化应用。因此，研究替代Zn元素的金属（如Ni、Mn、Fe等）对提升材料稳定性和性能

  来源：Materials Science and Engineering: B

  时间：2025-12-23

• 等离子体处理对β-Ga₂O₃（001）衬底的影响：通过MOCVD技术促进其同质外延生长

  β-Ga₂O₃同质外延薄膜的表面改性研究及制备进展一、研究背景与意义宽禁带半导体材料β-Ga₂O₃因其4.9 eV的宽禁带特性、8 MV/cm的临界击穿场强以及优异的电子迁移率（3444），已成为第三代半导体材料研究的热点领域。相较于GaN、SiC等传统宽禁带材料，β-Ga₂O₃的独特优势在于其成熟的晶体生长技术（如熔体法）和可提供的(001)晶向大尺寸晶圆（目前已有4英寸产品商业化，6英寸制备技术正在突破）。然而，同质外延生长过程中存在的界面应变调控难题、表面台阶效应导致的非均匀生长等问题，严重制约了其作为功率器件和深紫外探测器的应用前景。二、关键技术突破路径研究团队创新性地将CF₄等离子体

  来源：Materials Research Bulletin

  时间：2025-12-23

• 基于润湿性的激光工程微结构评估方法，用于提升钛双极板中的界面结合性能

  本文聚焦于激光表面改性技术对钛合金 bipolar plates 粘接性能的优化研究，通过创新性的润湿距离评估方法揭示了微结构特征与界面结合强度的内在关联。研究以氢燃料电池核心组件钛合金 bipolar plates 为对象，针对传统粘接工艺存在的耐久性不足、工艺复杂等问题，提出利用激光加工技术构建凹坑、沟槽和网格三种典型微结构，并建立基于润湿行为的快速评价体系。在实验设计方面，采用纳米秒脉冲激光在钛表面加工三种递进式微结构（0D-1D-2D体系），通过单搭接剪切试验系统评估粘接强度，并创新性地开发了基于环氧胶带横向扩展量的润湿距离测量方法。该方法通过控制胶带初始宽度（1.5mm）和固化前处理

  来源：Materials & Design

  时间：2025-12-23

• 通过定向能量沉积技术制备的碳化硼增强M2高速钢复合材料：相形成、微观结构、硬度及耐磨性

  高速钢基陶瓷增强复合材料的增材制造与磨损特性研究一、研究背景与意义高速钢（HSS）作为工具材料的重要分支，凭借其优异的综合性能在金属加工领域占据重要地位。这类材料通常含有钨、铬、钼、钒等合金元素，通过形成高硬度的碳化物相获得良好的耐磨性和热稳定性。然而，传统制造工艺如铸造和粉末冶金存在陶瓷颗粒分布不均、密度低下等问题，导致复合材料性能受限。近年来，增材制造技术中的定向能量沉积（DED）工艺展现出独特优势，其快速熔凝过程可实现复杂几何结构的近净成形，同时保留较高的材料密度。二、研究方法与材料体系本研究创新性地采用DED工艺制备M2高速钢基碳化硼（B4C）复合材料，重点考察0-20 vol.%不同

  来源：Materials Chemistry and Physics

  时间：2025-12-23

• 使用3D-EBSD技术研究低温轧制的ETP铜的自退火现象及粒子诱导的晶核形成行为

  电解铜加工中粒子刺激再结晶的微观机制研究（总字数：2380）一、材料制备与工艺特征实验采用99.93%纯度的商业电解铜板，经真空电弧重熔（VAR）工艺制备初始材料。在冷加工阶段，材料经历了多道次轧制工艺：首先通过热轧（温度约450℃）将板厚压缩至初始尺寸的70%，随后进行冷轧加工。冷轧阶段采用四辊轧机，在液氮冷却（温度-196℃）条件下进行80%的变形量压缩，最终获得1.5mm厚度的薄板。这种独特的加工路径在微观层面形成了双重作用机制：一方面通过低温环境抑制再结晶的动态发生，另一方面通过高应变积累为后续室温退火中的自退火过程创造热力学驱动力。二、三维表征技术体系研究团队创新性地构建了三维电子背

  来源：Materials Characterization

  时间：2025-12-23

• 通过Ge/Se共掺杂和熔融生长合成技术提升Bi₂Te₃晶体中的热电性能

  高熵合金（Medium Entropy Alloys, MEAs）因其独特的多主元设计特性，在极端工况下展现的优异综合性能备受关注。本研究聚焦于CrCoNi基高熵合金体系，通过引入微合金元素B和Si，结合圆周振荡激光定向能量沉积（COL-DED）工艺与热处理协同作用，系统探究了合金强化与增韧的协同机制，为工程化应用提供了理论支撑。一、研究背景与科学问题高熵合金作为新型先进材料，在航空航天、核能、高温结构部件等领域具有重大应用潜力。以CrCoNi为代表的单相FCC结构高熵合金虽具备优异延展性（断裂延伸率可达35%以上）和耐腐蚀性，但其屈服强度长期停留在400-500 MPa水平，严重制约工程应用

  来源：Materials Chemistry and Physics

  时间：2025-12-23

• 一种用于亚马逊产品评论中多领域、多类别情感分析的可解释集成机器学习方法

  这篇研究聚焦于在线评论情感分析的技术挑战与解决方案，提出了一种结合可解释性AI（XAI）技术的集成学习框架，旨在提升多领域、多类别情感分类的准确性和透明度。以下是论文的核心内容解读：### 一、研究背景与核心问题随着电商平台的扩张，用户生成的评论数量呈指数级增长。传统情感分析（SA）多采用二分类（积极/消极），但实际场景中存在大量中间态评论（如"质量尚可但包装不佳"），且不同商品类别（家电、食品、服装）的评论特征差异显著。现有研究存在三大痛点：1. **多领域适应性不足**：多数模型针对单一商品类别（如服装）设计，难以泛化到家电、食品等其他领域2. **类别不平衡问题**：积极评论占比普遍超过

  来源：Machine Learning with Applications

  时间：2025-12-23

• 通过创新的半监督学习技术提升音频中抑郁症检测的准确性

  抑郁症音频检测技术的范式革新与跨模态特征融合路径探索当前全球抑郁症患者已达3.8亿，传统诊断依赖专业医师的面对面评估，存在主观性强、成本高、筛查效率低等显著缺陷。随着人工智能技术的发展，基于生物声学特征的自动化诊断系统逐渐成为研究热点。本文针对现有音频情绪分析框架在抑郁症检测中存在的模型泛化能力不足、局部特征与全局语境割裂等关键问题，提出融合半监督学习与多尺度特征提取的创新解决方案。在技术路线设计上，研究团队突破了传统单阶段分类的思维定式，构建了"伪标签生成-自监督优化-全局注意力融合"的三阶段递进式框架。首先，通过音频流分段的动态阈值算法，将原始连续音频转化为具有情感趋势标签的短时特征片段，

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-23

• 基于数据集驱动和解决策略感知的提示学习方法，用于少样本遥感场景分类

  在遥感图像场景分类任务中，视觉语言模型（VLMs）面临着双重挑战：高内类相似性与高外类差异性。这一矛盾源于遥感数据特有的光谱特征复杂性和空间分辨率多样性，导致传统分类模型难以有效捕捉类内细微差异与类间本质区别。针对这一瓶颈，研究者提出CRNet（Collection-driven and Resolution-aware Prompt Learning），通过构建跨类知识共享机制和分辨率感知视觉提示框架，显著提升了少样本学习场景下的模型泛化能力。方法创新的核心体现在两个模块的协同优化。首先， Collection Commonality Generation（CCG）模块通过大语言模型（LLM

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-23

• 在分层土壤中，用于预钻孔灌浆种植球形桩结算预测的完全分词化Transformer的符号蒸馏方法

  该研究针对分层土中新型复合桩基系统（Pre-bored Grouted Planted Nodular piles，简称PGPN桩）的荷载沉降特性预测难题，提出了融合深度学习与符号回归的创新框架。研究团队通过构建包含1002组全尺寸静载试验的深度分层数据库，首次实现了对PHC核心与水泥土包裹层协同作用的全过程建模。其核心突破体现在三个方面：一是开发深度可解释的Transformer架构，二是建立分层土特征编码的优化方法，三是实现机器学习模型的工程级符号转化。在模型架构设计方面，研究团队采用深度自注意力机制突破传统机器学习模型的局限性。不同于常规XGBoost等树模型依赖特征交互式分裂，Tran

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-23

• 一种用于个性化住宅电力计划推荐的强大深度特征学习方法

  本文提出了一种名为RDFL-EPRS（Robust Deep Feature Learning-based Electricity Plan Recommender System）的智能推荐系统，旨在解决电力市场 deregulation 导致的多样化电力计划选择难题。系统通过整合用户主动输入数据与电力公司提供的结构化计划特征，结合深度学习技术处理缺失、异常值问题，最终实现个性化电力计划推荐。研究背景聚焦于全球能源市场变革，澳大利亚和美国等国家近年的电价上涨幅度超过50%，传统推荐方法因依赖用户主观输入存在显著局限性。实验表明，RDFL-EPRS相较现有方法在推荐准确率上提升超过40%，同时实

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-23

• 利用超临界二氧化碳（ScCO₂）技术对废弃纺织品进行脱色：设计与优化

  本文聚焦于开发一种基于超临界二氧化碳（ScCO₂）的环保型废纺织品脱色技术，重点研究未染色的PET织物作为染料吸收剂对脱色效率的影响机制。研究通过调控时间（10-90分钟）、温度（80-140°C）、压力（17-29MPa）和负载比（10:90-90:10）等关键参数，结合热力学模型验证，系统揭示了ScCO₂在废纺织品脱色中的动态行为规律。### 一、技术背景与问题分析传统纺织品脱色方法存在化学污染、水资源消耗和纤维损伤等痛点。本文创新性地引入ScCO₂技术，其核心优势在于：1. **环保特性**：无水溶剂系统，无化学添加剂残留，符合循环经济理念；2. **高效解吸**：CO₂超临界状态下具有

  来源：The Journal of Supercritical Fluids

  时间：2025-12-23

• 模拟城市垃圾的超临界水气化过程：机器学习与数据增强方法

  A. 科森扎|B. 科森扎|S. 利马|F. 斯卡里亚利|G. 卡普托帕勒莫大学工程系，科学大道7号大楼，90128，帕勒莫，PA，意大利摘要本研究提出了一个全面的机器学习框架，用于模拟城市固体废物（OFMSW）中有机成分的超临界水气化（SCWG）过程，以优化合成气的生产。系统性的实验活动在400-450°C的温度范围内、10-60分钟的反应时间以及0.050-0.085的OFMSW/H₂O比例下进行了研究，得到了氢气浓度为12-44%、二氧化碳浓度为24-79%、一氧化碳浓度为2.8-15.7%、甲烷浓度为0-22%的气体组成。为了解决实验数据有限的问题，采用了针对SCWG的蒙特卡洛增强方法

  来源：The Journal of Supercritical Fluids

  时间：2025-12-23

• 综述：自旋电子学技术：材料、应用及未来趋势的全面综述

  近年来，spintronic（自旋电子学）技术作为突破传统半导体瓶颈的关键方向，在材料科学、器件工程和计算机架构领域引发了广泛关注。本文系统梳理了自旋电子学在存储、逻辑运算及量子计算等核心领域的突破性进展，重点分析了材料创新与器件设计的协同效应，并探讨了规模化应用的技术挑战。### 一、自旋电子学技术演进路径自旋电子学自20世纪90年代起步以来，经历了从基础研究到工程化的三次关键跃迁。早期基于自旋转移扭矩（STT）的磁隧道结（MTJ）存储器通过降低读写能量密度（0.4 pJ/bit）实现非易失性存储，但受限于平面磁各向异性（IMA）设计，在50纳米以下工艺节点面临热稳定性挑战。2020年后，垂

  来源：Journal of Science: Advanced Materials and Devices

  时间：2025-12-23

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