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西安交大科研人员在锂离子电池回收领域取得重要进展
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2025-10-27
西安交通大学

随着全球对清洁能源需求的持续增长,锂离子电池(LIB)作为一种高效、持久的储能装置,被广泛应用于电动汽车(EV)、便携式电子设备等领域。然而,随着电池使用量的激增,废旧LIB的数量大幅增加,给环境保护和资源管理带来了挑战。目前,废旧LIB的回收主要依靠两种策略:火法冶金和湿法冶金。湿法冶金使用化学溶剂提取贵金属和锂盐,这虽然有效,但会造成二次环境污染。火法冶金通过高温煅烧提取废旧正极中的过渡金属(TM),这具有高能耗和碳排放等缺点。而直接回收作为一种新兴的有代表性的电池回收技术,可以通过锂化恢复废旧正极的电化学性能而不会损坏正极材料的结构。因此,它引起了研究人员的广泛关注。

投资25亿美元!阿斯利康全球战略研发中心落地北京
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2025-10-27
北京日报

10月26日,国际知名药企阿斯利康正式启用了位于北京经济技术开发区BioPark的第六个全球战略研发中心。

中国科学院大连化学物理研究所发表生物质转化制备含氮化合物的综述文章
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2025-10-27
中国科学院大连化学物理研究所

近日,我所催化与新材料研究中心(1500组群)张涛院士、王爱琴研究员、张波副研究员团队发表了生物质转化制备含氮化合物研究的综述文章,概括了近十年以生物质为原料合成含氮化合物的研究进展,并探讨了该领域当前面临的挑战和未来的发展方向。

自动化工程学院传感器国家工程研究中心成都分中心提出物理AI感控的增强电磁和数字双驱动智感引擎系统
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2025-10-27
电子科技大学

近日,电子科技大学自动化工程学院高斌教授“传感器国家工程研究中心成都分中心”团队在中科院一区TOP期刊IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS发表题为《Physical and Digital Dual-Driven AI Framework for Enhanced Electromagnetic Perception of Nondestructive Testing Tomography》的研究论文。陈锐同学为第一作者,导师高斌教授为通讯作者。

中国共产党第二十届中央委员会第四次全体会议公报
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2025-10-24
新华网

中国共产党第二十届中央委员会第四次全体会议,于2025年10月20日至23日在北京举行。 出席这次全会的有,中央委员168人,候补中央委员147人。中央纪律检查委员会常务委员会委员和有关方面负责同志列席会议。党的二十大代表中部分基层同志和专家学者也列席了会议。

“甜蜜革命”!北京90后科研团队打造智能细胞工厂,量产阿洛酮糖
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2025-10-24
北京日报

“超级嚼蜡菌”能在精炼石油的同时,产出可利用的高蛋白质残渣——早在1976年,科幻小说《石油蛋白》就描绘了微生物生产食品原料的新思路。 现在,在北京昌平,依托全球首创的“一步发酵法生物合成工艺”,“90后”科技工作者刘波正带领团队,推动微生物生产的新食品材料阿洛酮糖快速走向市场。

北理工团队在量子点微显示应用研究中取得重要进展
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2025-10-24
北京理工大学

近日,北京理工大学智能光子学团队在量子点微显示应用研究中取得重要进展,提出了一种全彩色转换型Micro-QLED的技术路线,为破解微显示的难题提供了新思路,相关研究成果以“Photolithographic fabrication of high-resolution Micro-QLEDs towards color-conversion microdisplay” 为题发表于期刊《Light: Science & Applications》。

2026年,AI向物理世界挺进
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2025-10-23
科技日报

2025年已成为人工智能(AI)全面融入人类日常生活的一年。无论是工作、娱乐、学习还是科研,AI的影响力已无处不在。

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2025-10-23
智源研究院

10月6日–17日,国际电信联盟(ITU-T)SG21日内瓦全会期间,基于众智FlagOS(面向多种AI芯片的统一开源系统软件栈)的统一通信库FlagCX技术,由智源研究院联合中国信息通信研究院牵头的ITU国际标准项目——《F.FUCL Requirements and Framework of Cross-Platform Unified Communication Libraries for Distributed Multimedia AI Systems》正式立项。

机器人算法领域取得重大突破 中国团队首提“力位混合控制算法”
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2025-10-23
北京日报

10月21日获悉,北京通用人工智能研究院具身智能机器人团队在机器人算法领域取得重大突破。国际机器人学习大会最高奖项杰出论文奖,首次由全中国籍学者团队摘得。获奖论文中,通研院提出业内首个“力位混合控制算法”,实现在没有力传感器的条件下同时学习位置与力的控制,将相关任务成功率提升约39.5%。

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