空间力学新突破：天舟十号在轨试验破解三大太空难题
5月11日8时14分，天舟十号货运飞船搭载近6.2吨物资启程前往中国空间站，其中携带的一套试验装置将被部署于舱外，执行多项关键测试，旨在攻克极端环境下材料抗磨损、防护及自修复技术的瓶颈。 这是我们团队二十余年来在空间力学领域积累的成果，首次置身于真实太空环境接受“实战检验”。临近6月初，团队成员戏称仿佛“重回高考”。作为导师，我也倍感紧张，每日紧盯空间站回传数据，不断优化各项预案。 该组试验装置将开展为期一年的在轨考核，其成果有望为航天器提供全新防护策略——变“被动防守”为“主动再生”。这将为我国未来的月
「全民AI培训 装备未来」精彩收官
❤️非常感谢大家热情参与生产力学院在5月21日举办的「全民AI培训装备未来」活动！🤖📬本次盛会获得超过3,000人报名，政府部门、中小企业、教育界以及对AI充满兴趣的各界人士汇聚一堂，现场座无虚席、人气爆棚，充分体现了参与者对前沿AI培训与解决方案的高度关注。🎙️专题论坛「赋能人+ AI的新工作团队」邀请到湛家扬博士、林树晶先生、黄嘉恩先生及袁益霆先生四位行业专家，在李慧妍女士及廖国泰先生的主持引导下，围绕人机协同与团队变革等核心议题展开深入讨论，为提升香港未来竞争力提供宝贵思路。💡此外，多场实操工作坊为
AI 爆发真相：触碰宇宙底层逻辑
近期人们普遍察觉，AI 迅速融入日常生活：先是 ChatGPT 进入大众视野，随后 DeepSeek 等工具相继问世，仿佛所有人都被裹挟进 AI 普及的浪潮中。事实上，人工智能这一概念早已存在。早在上世纪 60 年代，相关研究便已兴起，其出现时间早于 Unix、Windows 等操作系统，也比 Python 这类编程语言早了数十年。2015 年左右，AI 因神经网络技术提升了图片识别精度，加之资本涌入，曾掀起一波热潮，可称为人工智能 1.0 时代。但彼时技术多局限于科研范畴，普通民众鲜少能直接应用，远未实
AI 犯错皆无用？深度解析机器理解的本质
您渴望获取的 AI 核心干货，即刻为您呈现主持人 Paul Middlebrooks 曾与哲学家 Henk de Regt 从求学时期常被追问的一个议题切入：你是否真正融会贯通了所学知识？随后，话题延伸至如何甄别 AI 大模型是否具备理解力，以及科学工作能否被计算机取代等。鉴于前篇访谈篇幅冗长且话题跳转较大，本文对此进行了重新梳理与精简，并补充了相关研究阐释，以供读者品读。科学理解始终依托于理论背景当 AI 研究界一心扑在刷榜、旨在超越当前最先进水（SOTA）之时，哲学家 Henk de Regt 提醒我
混合架构助力神经形态系统成为高效发现工具
目前主导全球的AI设备主要分为三种：推理型、学习型以及发现型。圣路易斯华盛顿大学的科研团队正致力于攻克其中最为稀缺的一类。最新研究揭示，构建发现型设备的途径或许更为优越。该研究由圣路易斯华盛顿大学麦凯尔维工程学院的克利福德·W·墨菲教授兼研究副院长沙塔努·查克拉巴蒂主导。该成果已刊登于《自然通讯》期刊，其基础是此前关于混合系统架构的探索。这种架构采用了模仿人类神经生物学功能的“神经形态”设计，并融合了利用量子力学原理来应对复杂问题最优解的系统。查克拉巴蒂指出，研究显示，这类设备能够持续产出高可靠性且具备竞
量子世界的“本我”与AI的“无我”之辩
根据量子力学的哥本哈根诠释，波函数ψ并非实体存在，仅作为一种数学工具，用于预测测量结果的概率。波函数Ψ仅仅是我们掌握的关于量子体系（或整个宇宙）的一种信息载体。人类必须通过观察和测量来获取这类信息。观察测量行为会导致波函数发生坍塌，从而产生一个确定的观测结果。测量导致波函数坍塌的过程本身，并不在薛定谔方程的描述范畴之内。（含时）薛定谔方程所描述的是量子体系（波函数）如何确定地随时间演化。波函数坍塌并不包含在其中。一个缺乏物理过程且没有数学描述的坍塌现象，一直是量子力学面临的挑战之一。众多杰出的物理学家从不
AI修正尘埃等离子体物理理论，揭示新规律
人类借助人工智能探索自然法则取得了突破性进展。埃默里大学的科研小组研发出一套融合高精度3D粒子追踪的专用神经网络，在人类专家的指导下，AI首次在“尘埃等离子体”（即存在于太空与野火中的第四态物质）里发现了前所未知的物理机制。过往，AI在科研中的角色主要在于大数据分析与模式识别。但此次成果不同，AI不仅处理了数据，还协助物理学家发现了粒子互动中隐藏的非互易性力规则。这种复杂的非对称力学现象好比湖中两艘受力不均的船——团队用此比喻来阐释。传统数学模型难以精确量化，但该AI模型以高达99%的准确率（R² >
AI能否破案？BBC六分钟英语解析
🌍每天6分钟，轻松提升英语能力！如果你想找一档好听又好用的节目，《BBC 6 Minute English》会是很不错的选择。它由英国广播公司打造，每集时长只有六分钟，两个主持人用轻松的对话方式聊文化、科技、心理、职场等热门话题。语速适中、内容很地道，特别适合想提高听力、同时积累词汇的中级学习者。利用碎片时间听一听，英语进步就会更明显！贝丝欢迎收听来自BBC Learning English的《6 Minute English》。我是贝丝。尼尔我是尼尔。别忘了在我们的网站上，你可以找到本期内容的文字稿和测
JFM综述：AI重塑CFD的四大支柱与可信度基石
近年来，AI在计算流体力学（CFD）行业的迅猛发展，令众多工程师倍感压力：这到底是技术层面的颠覆性变革，还是仅仅是一场学术上的泡沫炒作？近期，流体力学顶级期刊《Journal of Fluid Mechanics》刊载了一篇深度综述《Routes towards an effective AI in CFD: an epistemological and technical perspective》。作者 Michaël Bauerheim 没有局限于罗列算法，而是站在“认识论”的高度提出了核心问题：数学
智能体AI与异常检测：重塑运动医学与风险管理的技术革新
人类活动监控与运动损伤预防正经历底层架构的革新。过往的静态阈值与孤立传感器难以应对高维生物力学数据及复杂环境噪声。2026年4月，诺丁汉特伦特大学的Zorriassatine和Lotfi发表了相关论文，提出将人体运动风险识别重构为“异常检测（AD）”范式，并构建了基于“智能体AI（AAI）”的架构。研究背景：由诺丁汉特伦特大学学者Farbod Zorriassatine与计算智能与应用研究组负责人Ahmad Lotfi教授合作完成。团队专注于计算智能、环境辅助生活系统及人类活动识别的跨学科研究。分析范式转
AI需掷骰子：解码智能的随机性本质
使用AI创作图像或视频时，即便输入完全相同的指令，每次产出的结果总是大同小异却又不尽相同。这种差异是否意味着AI具备某种“随机特质”？这种特质的本质究竟是什么？它是否代表着机器已拥有创造力？带着这些疑问，我们专访了山东省大数据研究会人工智能设计分会名誉会长、山东工艺美术学院顾群业教授。顾教授，作为AI艺术设计与研究领域的资深专家，您在使用AI工具时定有体会：即使设定相同的参数与提示词，AI生成的文字、图像或视频虽相似却永不重复。仿佛机器在执行任务时自带“随机属性”——同一指令，不同输出。您如何看待这种现象
AI设计的蛋白热稳定性突破100°C！EMBL推出全新分析工具CheMelt
在人工智能主导的蛋白质设计领域中，一个显著且普遍存在的现象是：全新设计的蛋白质通常表现出卓越的热稳定性，其熔解温度常常远高于水的沸点。这一特性对众多生物技术应用极具价值，例如高温工业催化反应，或是利用热变性实现快速蛋白质纯化。然而，这种“异常”的稳定性也给科学分析带来了挑战：当蛋白质在常规实验温度下（例如95°C）完全不会展开时，我们应如何精确测定并解读其稳定性指标？以往，关于蛋白质热稳定性的研究多聚焦于自然界中的嗜热微生物，通过对比中温与嗜热同源蛋白，归纳出三种主要的稳定性增强模式。这些模式可以通过蛋白
中科宇航科创板IPO：19亿股份支付引关注 技术独立性待解
近日，中科宇航技术股份有限公司（下称“中科宇航”）科创板IPO获受理，拟募资41.8亿元。IPO获受理次日，中科宇航即被抽中现场检查。在招股书440页的详尽披露背后，实控人“双跨”问题长期未解决、高达19亿元的股权支付费用中有14.5亿元因力学研究所增资、令人感到“一头雾水”的股份补偿，这些问题都指向谁才是公司真正的话事人，以及公司独立性成色。作为科创板拟IPO企业，中科宇航技术独立性值得关注，因为公司成立以来与力学研究所关联十分紧密：力学所以知识产权出资且持股比例很高，公司一半核心技术人员曾长期在力学所
智能科技助力初中物理教学：5个可直接应用的AI教学案例实操指南
案例一：力学可视化实验平台教学目标掌握斜面上物体的受力分析方法理解正交分解法的基本原理与实际运用能够阐述不同倾斜角度下力学变化规律教学准备百度飞桨PaddlePaddle（免费AI平台）、平板电脑或教室一体机、斜面实验套装（木板、小木块、测力计）、数据记录表实施步骤第一阶段：课前准备教师提前在百度飞桨AI Studio中构建简易的力学模拟场景。编写基础代码框架，用于模拟斜面上物体的受力状态，核心参数包括：斜面角度、物体质量、摩擦系数。设计纸质数据记录表，涵盖角度、重力、支撑力、摩擦力、下滑力等关键数据项。
AI与可穿戴设备：力量训练监测技术新突破
长久以来，力量训练与运动表现的评估主要依靠实验室级精密仪器或教练的个人经验判断。现今，虽然可穿戴装置已广泛普及，解决了基础生理参数的采集难题，但在复杂的力量训练场景中，多维生物力学数据的精确获取与分析仍存在显著技术挑战。本文依据2026年4月发表于《Applied Sciences》的最新学术综述，深入剖析人工智能与多模态可穿戴装置在体育界的融合机制。01研究团队背景：该文献由塞浦路斯弗雷德里克大学、希腊色萨利大学与色雷斯德谟克利特大学的Christos Kokkotis及其合作团队发布。该团队在生物力学