MIT研发高温稳定钯膜,为氢能生产开启新路径
在通往氢能社会的道路上,有一种金属被誉为“天然的气体守门人”——钯(Palladium)。这种银白色金属能有效阻挡几乎所有气体,唯独让氢气自由穿透。凭借这种卓越的选择性,钯成为生产高纯氢气过程中最理想的过滤材料之一。
在通往氢能社会的道路上,有一种金属被誉为“天然的气体守门人”——钯(Palladium)。这种银白色金属能有效阻挡几乎所有气体,唯独让氢气自由穿透。凭借这种卓越的选择性,钯成为生产高纯氢气过程中最理想的过滤材料之一。
最近,东南大学和麻省理工学院的研究团队分别宣布了他们在发电混凝土领域的突破性进展,这种新型材料有望彻底改变建筑与能源的关系。
近日,麻省理工学院(MIT)地球化学家团队在科学界投下了一枚重磅“炸弹”,于权威期刊《美国国家科学院院刊》(PNAS)发表了一项具有里程碑意义的最新研究成果。该研究犹如一把精准的钥匙,成功打开了距今 5.41 亿年前那扇神秘的生命之门,发现了化学化石这一珍贵的
清晨你睁开眼眸,阳光从窗帘缝隙间渗入,你开启手机浏览视频,那些画面全都由光传送,光仿佛空气一样无所不在,可是你也许从未思忖过,这个顶顶熟悉的伙伴,竟是科学界最奥秘的“潜匿者”,它好似有着双重性格的演员,在你面前已演了百年大剧。
近日,麻省理工学院(MIT)地球化学家团队在《美国国家科学院院刊》(PNAS)发表最新研究,发现了距今 5.41 亿年前的化学化石,提供了有力证据表明:现代海绵的祖先可能是地球上最早出现的动物之一。这项研究不仅进一步拓展了人类对生命起源的认识,也为理解地球早期
当大学生用ChatGPT写课程论文、职场人靠AI改PPT、甚至连日记都让大模型“润色”时,麻省理工学院(MIT)的一项研究给所有人浇了盆冷水:长期依赖大型语言模型(LLM),不仅会让大脑在当下的认知活动中“偷懒”,还会削弱后续独立思考的能力——就像长期用电梯的
长期以来,人们对“黏液”(mucus)的印象往往停留在“黏糊糊”的物理屏障。但实际上,黏液并不仅仅是粘稠的保护层,其中富含一类叫做“黏蛋白”(mucin)的特殊分子。这些分子呈瓶刷状,由复杂的糖链与蛋白主链组成,不仅能形成屏障,更具备“化学武器”的功能,能够削
长期以来,人们对“黏液”(mucus)的印象往往停留在“黏糊糊”的物理屏障。但实际上,黏液并不仅仅是粘稠的保护层,其中富含一类叫做“黏蛋白”(mucin)的特殊分子。这些分子呈瓶刷状,由复杂的糖链与蛋白主链组成,不仅能形成屏障,更具备“化学武器”的功能,能够削
”——3月14日,哈佛+MIT联合团队甩出一份“直男心动白皮书”,把83%男生的小动作直接钉上热搜:原来心动瞬间,身体比嘴先招供。
高采用率 vs. 低转型率:虽然超过80%的企业探索或试点了 ChatGPT、Copilot 等通用工具,但只有约 5% 的定制化企业级AI系统成功进入生产环境。用户偏好 vs. 企业实践:员工普遍喜爱并高频使用免费、灵活的通用工具(如 ChatGPT),但对
Hello!我是Hugo,今天带你认识麻省理工的小王,2019年创立Deel,2021年估值突破120亿美元,客户遍布150个国家包括Shopify和NIKE这种大厂。
日常生活中,我们常常会遇到这样的情况:刚买来的乳液质地细腻柔滑,但放置一段时间后,却容易出现分层、变稀的现象。很多人以为这只是保存不当或产品质量问题,其实背后隐藏着材料科学中的一个关键概念——“机械记忆”(mechanical memory)。
生成式AI技术的快速发展正不断降低3D设计门槛,为设计师和创客实现创意提供了强大助力。不过,AI 3D设计工具多采用全局性生成方式,用户在局部调整模型时,可能无意中破坏其关键功能结构,影响最终实体模型的可用性。
近日,为了加速多元素催化剂的发现与优化,美国麻省理工学院团队开发了一个多模态机器人平台——CRESt(Copilot for Real-world Experimental Scientists)。
其实,在实际功能测试过程中, 可以将相关的操作产生的流量,录制并保存下来,从而作为自动化测试的输入数据。这里我们介绍一下基于mitmproxy的流量录制。
可以说是我们生活中最“熟悉的陌生人”——它是如此熟悉,从出生时见到这个世界的第一面起,我们就依靠它看见周围的一切;而它又如此陌生,就像个有着“双重人格”的潜伏者,科学家们用上百年的努力试图揭露它的身份,却只是更加证明了,它的“性格”就是这样的扑朔迷离。
今年5月,从美国麻省理工学院(MIT)化工系博士毕业的张林子铉,以一项旨在解决全球“隐性饥饿”问题的创新研究,留下了令人瞩目的成绩。她曾在2024年获得由美国国家专利商标局(USPTO)和美国国家发明家名人堂联合举办的大学生发明家竞赛研究生组冠军奖及“人民选择
许多重要的生物学功能不是由单个基因产生的,而是由整个基因组编码的复杂相互作用产生的。基因组语言模型(genome language model)已经成为设计生物系统的一种很有前途的策略,但它们在全基因组规模上生成功能序列的能力尚未得到检验。这篇文章报告了第一个
近年来,能够将文字转化为图像的人工智能模型,也逐渐展现出在“新材料生成”方面的潜力。谷歌、微软、Meta 等公司的生成式材料模型已经帮助科研人员设计了数千万种新材料。
材料发现中的实验设计一直是一个根本性挑战。即使化学组成或处理条件的细微变化,也可能导致材料性能显著差异,而实验优化过程常受限于人为与机器误差、成本高昂以及通量有限等问题。传统的主动学习方法通常基于单模态数据流,例如仅通过固定维度的元素比例映射到合金性能,忽略了