烃是有机化合物的母体，也是工业生产的重要原料

　　烃是有机化合物的母体，也是工业生产的重要原料。石油化学工业经常涉及到从大量混合物中分离出各类碳氢化合物，但在此过程中，常伴随着巨大的能源消耗。因此一直以来，化学家致力于开发高效节能的碳氢化合物分离方法。近日，东北大学周炯教授课题组综述了近年来各种基于超分子主体的NACs材料的研究进展，并提出该领域当前的挑战和未来研究方向；西安交通大学电信学部电子科学与工程学院周迪教授团队开发制作出一种近零能量损耗的无铅高温陶瓷电容器，这种多组元设计将成为开发下一代高性能储能应用RFEs的可行范例。

　　基于国际科技创新中心网络服务平台科创热榜每日榜单形成的一周科技记忆，我们推出《一周前沿科技盘点》专栏。今天当下的科技创新，为大家带来第五十八期。

　　1、《Physical Review Letters》丨10原子一维纠缠链和8原子二维纠缠块诞生，向量子计算迈进一大步

　　量子纠缠是量子计算的核心资源，量子计算能力随纠缠比特数目的增加呈指数增长。因此，大规模多体量子纠缠的制备、测量与操控成为衡量当前量子计算机性能的关键指标。但在此前工作中，受制于单原子比特操控技术、光晶格相位漂移、多原子纠缠判定方法等问题，进一步连接纠缠对和测控多原子纠缠态遇到瓶颈。

　　针对这个问题，清华大学交叉信息研究院马雄峰课题组与中国科学技术大学潘建伟院士、苑震生教授，复旦大学周游副研究员合作，成功制备出一种可扩展多原子纠缠态，向制备和测控大规模中性原子纠缠态迈出重要一步，该成果不仅突破了光晶格中原子纠缠对连接和多原子纠缠态判定的瓶颈，也为未来高性能量子计算机的发展提供关键技术支持。

　　具体看，该项目取得了填充率高达99.2%的原子二维阵列的制备及原位观测，选择了49对原子制备了高度纠缠的贝尔态，其平均保线秒，均处于世界领先水平。同时，该项目利用纠缠门技术连接相邻的纠缠对，首次成功制备了10原子一维纠缠链和8原子二维纠缠块，这将成为迈向制备量子计算所需的大规模量子纠缠至关重要的一步。

　　仅由碳和氢两种元素组成的有机化合物称为碳氢化合物（也称为烃）。烃是有机化合物的母体，也是工业生产的重要原料。烃分为饱和烃和不饱和烃。石油中的烃类多是饱和烃，而不饱和烃如乙烯、乙炔等，一般只在石油加工过程中才能得到当下的科技创新。我们日常生活中常用到的塑料、燃料、清洁剂等大多由烃制备。石油化学工业经常涉及到从大量混合物中分离出各类碳氢化合物，但在此过程中，常伴随着巨大的能源消耗。因此一直以来，化学家致力于开发高效节能的碳氢化合物分离方法。基于非多孔自适应晶体(NACs)材料的吸附分离由于其低能耗科技与发展优秀作文、高化学和热稳定性、优异的选择性吸附和分离性能以及出色的可回收性等优点，被认为是传统能源密集型分离技术的一种有吸引力的绿色替代方案。

　　近日，东北大学周炯教授课题组综述了近年来各种基于超分子主体的NACs材料的研究进展，并提出该领域当前的挑战和未来研究方向。课题组对基于柱芳烃、斜塔柱芳烃、联苯芳烃、葫芦脲、三角胺、杂芳烃、杯芳烃、萘管、有机笼、金属笼等超分子主体的NACs的空间结构、应用领域、优越分离性能进行了分析当下的科技创新、梳理、展示。

　　如何高效存储电能，减少损耗并降低污染是当下材料和能源领域研究的重要挑战。电容器（简称电容）是一种可储存电能的元器件。两个相互靠近的导体，中间夹一层不导电的绝缘介质，即构成电容器。两个极板之间加上电压时，电容器就能储存电荷了。

　　一直以来，电容器广泛应用于笔记本电脑、数码相机、平板电视等数码电子产品中。介电储能电容器的材料主要有陶瓷基材料、聚合物基材料 、玻璃陶瓷基材料等。与目前可用的电能存储设备（电池、燃料电池和超级电容器）相比，储能陶瓷电容器具备快速充电/放电的能力、更高的功率密度和更长的寿命，这对于先进电力电子设备向小型化和集成化的发展具有决定性意义科技与发展优秀作文。能量密度小和/或能量效率低、温度不稳定性是介电陶瓷电容器实际应用的主要阻碍。

　　西安交通大学电信学部电子科学与工程学院周迪教授团队开发制作出一种近零能量损耗的无铅高温陶瓷电容器，这种多组元设计将成为开发下一代高性能储能应用RFEs的可行范例。

　　具体来看，研究团队通过在BNST弛豫铁电陶瓷中引入BMT端元，设计出一种R相和T相极性纳米微区（PNRs）嵌入C相顺电基体的异质结构当下的科技创新。这种设计使电容器保持了与铅基陶瓷相当的超高Wrec值10.28 J·cm-3和η值（97.11%），优于目前报道的无铅体系，能量损耗极低，在宽温范围（25-200 ℃）内具有较高的性能和稳定性。

　　团队的模型规划方案与已有算法性能对比（a-e）不同算法的规划方案：（a）中心化启发式方法，（b）去中心化启发式方法，（c）遗传算法，（d）多层感知机强化学习算法，（e）所提方法。（f-g）15分钟城市性能指标对比：（f）服务指标，（g）生态指标

　　城市规划是一门既古老又年轻的学科，从城市诞生时就有了城市规划，而其理论与实践又在不断快速发展和完善。自上世纪中叶开始，城市科学领域的学者就一直在研究城市规划的自动化问题，通过开发城市计算模型及规划支持工具，努力将城市规划师从繁琐的工作中解放出来。比如早在1970年，美国系统科学家福雷斯特就曾提出城市动力学模型，再如1995年英国学者迈克尔·巴蒂提出过规划支持系统。

　　由于数据、算法、算力等方面的限制，当前的规划实践中用地和道路布局仍然主要依靠人类规划师的经验和直觉，自动化程度较低。随着人工智能技术在近10年的突破性发展，尤其是强化学习算法在巨大解空间中进行多目标优化的强大能力被发掘，很多之前依赖人类直觉的规划类问题（如围棋、芯片设计等）都得到了有效解决。从这个意义上看，开发人工智能支持的城市规划工具也能够一定程度上解放人类规划师的生产力，使人类规划师更加专注于创意性的工作。

　　自2014年，清华大学电子系城市科学与计算研究中心就启动了关于城市复杂环境中的治理、规划和决策问题的研究。该研究中心李勇副教授带领课题组博士生郑瑜等人，基于课题组在城市计算建模与深度强化学习等方向的技术积累，与建筑学院武廷海教授团队合作，提出了基于深度强化学习的城市社区空间规划方法。通过在虚拟城市环境中数百万次的规划，研究团队建立的人工智能模型能从海量数据中学习城市规划，并不断优化空间效率科技发展论文范文，最终达到超越人类专家的规划水平。

　　城市社区形式多样且不规则，无法使用在围棋和芯片设计等具有规则输入的任务中广泛采纳的卷积神经网络。为了克服这一难题，研究团队首次从拓扑层面完成城市规划任务，使用图模型为任意形式的城市社区给出统一的表示，将城市规划转化为了图上马尔科夫决策过程，从而能够发挥深度强化学习算法在巨大解空间中高效搜索的能力，并实现城市社区用地和道路的智能布局。在北京两个社区的规划模拟实验表明，其方法生成的社区规划方案显著提高了15分钟城市的各项指标。同时，通过设计人类规划师与人工智能的协作工作流，能够大幅提升人类规划师的工作效率，高效地生成不同风格的社区规划方案。

　　巨噬细胞是免疫系统中不可或缺的组成部分，广泛分布在不同组织中科技发展论文范文，并在发育、器官形成、稳态维持和疾病发生发展中发挥关键作用。巨噬细胞异质性显著，主要表现在形态、定位、基因表达谱及功能等方面，这些表型由巨噬细胞的发育起源和驻留的微环境所决定。

　　近日，中国科学院深圳先进技术研究院李汉杰课题组联合深圳市宝安区妇幼保健院、深圳大学、上海交通大学和复旦大学等单位结合单细胞转录组测序、先进的生物信息学手段、多重免疫荧光染色、体外功能实验等技术构建了横跨18个发育阶段、19种组织的人类胚胎免疫系统发育高分辨率图谱。研究团队重点关注了最具组织特异性的巨噬细胞科技与发展优秀作文，鉴定了15种巨噬细胞亚型，其中包括两种新的巨噬细胞亚型。该研究通过构建人类产前免疫细胞发育的时空动态图谱，揭示了多种巨噬细胞亚型在发育过程中的分化起源、空间定位、功能特征及转录调控机制。