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　　FB体育普遍认为，在常规外加载荷作用下，低层错能面心立方金属(如Ag = ~20 mJ/m2)可同时发生晶格位错滑移和变形孪生；而高层错面心立方金属(如Al = ~166 mJ/m2)则只发生晶格位错滑移。合金化方法可大幅度降低金属材料的层错能，但对Al而言，材料的层错能对合金化效应并不敏感，通过合金化仅能有限地降低层错能，因此在传统粗晶（平均晶粒尺寸大于1微米）铝合金材料中，极少能观察到高密度堆垛层错。

　　以往有关金属基复合材料的研究表明：增强体与金属基体间的热膨胀系数存在差异，这种差异导致在快速冷却样品的异相界面处产生热应力，进而驱使界面向软相金属基体发射几何必须位错。另外，也有研究发现，当Al的晶粒尺寸低于临界尺寸值时，材料的塑性变形将发生由全位错主导向不全位错主导的转变。通过设计具有明显不同热膨胀系数的异质界面和利用塑性变形的晶粒尺寸效应，该研究成功地向超细晶Al(Mg)-Al3Mg2复合材料中引入了高密度的堆垛层错，如图1所示。基于第一性原理的计算显示，Al-Mg合金的本征层错能随温度的升高而显著降低，这可能是形成高密度堆垛层错的原因之一。此外，超细晶结构则可能是助力晶界/界面发射堆垛层错的第二个关键因素。该研究发现不仅拓宽了人们对铝基材料的晶格缺陷的认知，也为设计基于高密度堆垛层错强化的高强铝基材料提供重要理论依据。

　　论文的第一作者为张德良教授团队的周登山副教授，研究与南方科技大学逯文君教授和德国马普钢铁所Dierk Raabe教授合作完成。该研究得到了国家自然科学基金（基金号：51701036）和辽宁省兴辽人才计划（基金号：XLYC1802080）的项目支持，以及东北大学分析测试中心的帮助。

　　近日，我校理学院张鑫教授团队在应对中性氢强度映射巡天前景减除的关键问题上取得重要进展。该项研究指出，利用深度学习算法可以有效消除中性氢巡天前景减除中的望远镜系统效应，从而为暗能量的射电精确测量等重大科学任务的推进和完成扫清障碍。

　　氢元素广泛存在于宇宙自黑暗时代以来的各个演化时期，经过宇宙学红移后的21厘米谱线承载着宇宙演化的重要信息，对21厘米谱线的观测是研究宇宙起源、演化以及解决诸多宇宙学重大问题的重要途径。在宇宙再电离之后，中性氢主要分布于星系中，是宇宙暗物质分布的重要示踪物。通过绘制中性氢在宇宙空间中的三维密度分布，探测暗物质空间分布功率谱，进而对诸多宇宙学问题进行观测限制，是未来射电波段宇宙学研究的重要观测手段。然而，遥远宇宙空间中的21厘米辐射非常微弱，并且含有极为明亮的前景辐射。如何提取微弱的中性氢信号，是中性氢强度映射巡天观测面临的重大挑战。

　　在当前的前景减除方法中，主要分为盲算法和非盲算法。非盲算法非常依赖于前景辐射谱的理论假设，在实际数据分析中的效果不佳。盲算法可以在一定程度上应对由于复杂的系统效应造成的前景减除困难，提高前景减除的准确性，但通常会造成严重的信号损失，并具有一定的随机性和不稳定性。在诸多系统效应中，由望远镜复杂波束引起的系统效应，会大大增加前景辐射谱的复杂程度，是最为主要的系统效应。该项研究针对这一主要问题，尝试采用深度学习神经网络的方法来改善这一窘境。

　　结果表明，在简单天线波束模型的情况下，使用U-Net 深度学习网络恢复的中性氢功率谱一致性比单纯使PCA提高27.4%；在接近真实的天线波束模型情况下，使用U-Net深度学习网络恢复的中性氢功率谱的一致性比单纯使用PCA提高144.7%。由此可见，基于U-Net深度学习网络的前景减除方法可以有效地消除望远镜复杂波束引起的干扰信号，大大改善前景减除效果，为未来中性氢强度映射巡天观测前景减除提供了新的启示。

　　该研究课题得到了国家自然科学基金重点和面上项目、辽宁省“兴辽英才计划”领军人才项目、中央高校基本科研业务费项目、引智工程（111工程）项目、中国载人航天工程科学研究项目的资助。

　　该研究首次揭示了胆固醇与重要受体蛋白Frizzled的相互作用与蛋白棕榈酰化的分子机制，提出了Frizzled5可作为胆固醇传感器连接脂质代谢与关键细胞信号通路从而促进肿瘤增殖的全新概念，并在转化医学上为胰腺癌的治疗提供新的思路和方向。

　　近期，我校理学院物理系2018级本科生刘小辉和李振华在东北大学引力波宇宙学与射电天文学研究中心祁景钊副教授与张鑫教授的指导下，完成了一项利用强引力透镜观测数据检验广义相对论的研究成果，并以《Galaxy-scale Test of General Relativity with Strong Gravitational Lensing》为题发表在国际一流天文学期刊The Astrophysical Journal上，刘小辉为论文第一作者，祁景钊副教授与张鑫教授为共同通讯作者。

　　作为现代物理学的基石之一，爱因斯坦的广义相对论是最成功的引力理论，在迄今为止用于验证它的所有观测中都得到了证实。然而，在近几十年来，一方面，人们追求在更高的测量精度上来检验广义相对论，比如通过月球激光测距测量地月分离随时间的函数；另一方面，物理学家也试图确认广义相对论在宇宙大尺度上是否仍然有效。尤其是在1998年发现宇宙加速膨胀之后，有一系列的修改引力模型被提出来试图解释此现象，其基本思想是：广义相对论在宇宙大尺度上不再适用，从而需要进行修正，这些修正项带来的几何效应驱动了宇宙加速膨胀。因此，在更大的尺度上检验广义相对论具有重大意义，这不仅涉及现代物理学基石的可靠性，更重要的是，还能帮助我们探究暗能量的本质，这也是现代物理学面临的一个重大问题。

　　在弱场近似下，时空度规由两个势能函数所刻画，即牛顿势和曲率势，其比值被称为后牛顿参数。在广义相对论下，这两个势相等，即后牛顿参数等于1，而在非相对论的框架下，这两个势能不相等。从而后牛顿参数的值便可以作为我们检验广义相对论的参量。目前在太阳系的尺度范围内，对后牛顿参数的限制精度已经达到了0.001%的量级。但在星系的尺度及更大的尺度上，其限制精度要差很多。

　　引力透镜是广义相对论所预言的一种天文现象，是指从光源发出来的光经过大质量天体附近时，由于大质量天体附近的时空发生畸变，从而导致光线发生偏折，会使观测者看到的光源的成像发生扭曲或成多个像，其表现类似于透镜，因此称之为引力透镜现象。在宇宙中，如果由星系或星系团这类大质量天体作为透镜体，并且与光源（通常为类星体或星系）及观测者近似在同一条直线上时，所成的像会为多像或环状（即爱因斯坦环），这样的天文现象被称为“强引力透镜”。1979年，天文学家观测到类星体Q0597+561发出的光在它前方的一个星系的引力作用下发生弯曲，形成了一个一模一样的类星体的像，这是历史上被观测到的第一例强引力透镜事件。自此引力透镜效应在近40年的时间内都是天文学研究（尤其是宇宙学研究）的重要工具之一。目前强引力透镜数据已经被广泛地应用在了宇宙学各方面的研究中。由于强引力透镜的成像与透镜星系周围的时空曲率密切相关，因此可以利用广义相对论理论计算强引力透镜的成像，通过对比实际观测到的像的分布等信息，即可检验广义相对论。

　　该论文使用了最新的由161个强引力透镜数据构成的样本库，结合可以提供距离信息的Ia型超新星标准烛光样本（Pantheon样本库包含1048个Ia型超新星），在星系尺度上对后牛顿参数进行了限制，限制精度为6.4%，其中心值与广义相对论的预言在1个标准差范围内符合得很好。这表明在星系尺度上广义相对论仍然是有效的。需要强调的是，该论文得到的结果是迄今为止在星系尺度上检验广义相对论最精确的约束结果。

　　利用高斯过程方法和在冷暗物质宇宙学模型下得到的后牛顿参数及透镜模型参数的限制结果，虚线表示的是广义相对论的预测结果

　　在未来，随着新一代的光学巡天项目的建设与开展，以更高精度测量的强引力透镜样本数量将会大大增加。比如，目前我国正在筹划和建设的第四代巡天项目，中国空间站多功能光学巡天(CSST)，计划于2024年发射，10年的巡天面积约17500平方度。其高分辨率、多波段测光和无缝光谱巡天将为宇宙学的研究提供高质量、丰富的数据。强引力透镜的观测和研究是CSST巡天重要的科学目标之一。相比于第三代巡天，CSST的巡天面积要大一个量级，巡天深度要高出1至2个星等。得益于CSST的大巡天面积及高空间分辨率，预计在17500平方度的天区内CSST能够观测到数十万个星系尺度强引力透镜样本。毫无疑问，如此大样本和高红移的观测数据对于我们理解宇宙的演化、暗能量的本质，以及论文中所关注的在星系尺度上检验广义相对论等重要科学问题都将发挥极为重要的作用。

　　据悉，论文第一完成单位为东北大学理学院物理系，第二完成单位为东北大学智能工业数据解析与优化教育部重点实验室，第三完成单位为东北大学工业智能与系统优化国家级前沿科学中心。该研究课题得到了国家自然科学基金重点和面上项目、辽宁省“兴辽英才计划”领军人才项目、中央高校基本科研业务费项目、国家高等学校学科引智基地（111计划）、中国载人航天工程科学研究项目的资助。本科生科研创新的培养得到了中科院理论物理所-东北大学彭桓武科教合作中心，中科院高能物理研究所-东北大学“钱三强”英才班，东北大学创新创业学院，大学生创新创业训练计划项目的支持。第一作者刘小辉，东北大学2022级本科毕业生，在校期间曾获优秀学生、辽宁省优秀毕业生等荣誉称号，在全国大学生数学建模竞赛中曾获全国二等奖。目前已保送至中国科学院国家天文台攻读博士学位，研究方向为射电天文学。

　　据悉：《The Astrophysical Journal》杂志为天文与天体物理领域最具有国际影响力的学术期刊之一，由美国天文学会于1895年创办。该杂志发表世界上最具原创性的天体物理前沿研究成果，著名的物理学家、诺贝尔奖获得者钱德拉塞卡曾长期担任杂志主编。20世纪以来大多数天文学领域诺贝尔物理学奖的成果都发表在《The Astrophysical Journal》上，对全世界的天文学研究产生了持续重大的影响。

　　东北大学材料科学与工程学院在高熵合金结构相变研究方面取得进展，相关研究成果以“Polytypic omega/omega-like transformation in a refractory high-entropy alloy”为题发表在Acta Materialia（Acta Mater.2022,238:118207）。该研究利用东北大学分析测试中心的球差校正透射电镜结合第一性原理计算揭示了难熔高熵合金中的omega和多型类omega相变机理。该论文的第一作者为东北大学材料科学与工程学院已毕业硕士研究生赵晓波，通讯作者为材料学院青年教师谢红波博士和秦高梧教授。该研究主要得到了国家自然科学基金（No. 52101129）和中央高校基本科研业务费（No. N2202013）的支持。

　　固态相变无处不在，是现代材料科学的基础。近年来，BCC型难熔高熵合金（Refractory high-entropy alloys）被认为在未来的高温合金，超弹和超导领域有着广泛的应用前景，深入理解合金微观结构和相变机理的原子尺度细节对调控其性能至关重要。但由于高熵合金的高构型熵以及原子扩散缓慢，BCC型高熵合金体系中发生大规模的omega (ω)相变被认为是非常困难的。

　　在构型熵稳定的难熔BCC型TiZrNbTa模型高熵合金中，该研究运用球差电镜证实了体系中发生了不同寻常的ω和多型的类ω相变，并最终促进了合金群落结构的形成。这些化学有序的ω和多型的类ω相由相分离产物中的BCC-2结构形核而成。第一性原理计算表明BCC晶格通过自适应的原子shuffle可以转变为非密排的六角ω超结构，而沿a或b轴方向对(0001)ω原子层集体施加一个特定的切应变（基体约束引起的）则可使完全正交的ω超结构过渡为亚稳的非正交类ω相。TiZrNbTa合金中ω和多型的ω超结构转变的发现表明这类相变现象可能广泛存在于BCC型的高熵合金中，将为后续设计新型的先进难熔高熵合金提供理论指导。

　　另一方面，该研究还进一步增进了人们对ω相变的认识。传统发生在IV族金属或合金中的ω相变通常是无热位移式、等温扩散位移式或等温无扩散位移式3种类型，而发生在TiZrNbTa合金中的相变不仅涉及基于原子扩散的成分分配（相分离）和位移式转变，还包含无序-有序超结构转变和切应变引起的原子层集移。此外，传统的ω相通常为纳米尺度，具有板条状或椭球状，且与BCC基体完全共格；但TiZrNbTa难熔高熵合金中发现的块状ω或类ω相为微米级的，而且与BCC基体呈半共格关系。

　　随着材料基因工程和数据科学的发展，机器学习方法已被广泛应用于新材料的组织性能预测及成分工艺设计，并取得了显著成效。然而，尽管机器学习策略可以直接构建起合金“成分/工艺-性能”或“成分/工艺/组织-性能”之间的关联，并借此进一步实现合金的高效率优化设计，FB体育但目前普遍使用的机器学习策略均不可避免地高度依赖于包含数百甚至上千个合金样本的高质量数据库。而对于以高测试时间及资金成本的性能为导向的合金设计（例如疲劳性能），构建一个如此大规模高质量的数据库显然是极为困难的，通常在一个待研发的新合金体系下，可被利用的样本数量仅能达到数十组，其远不足以支撑传统机器学习模型的建立。因此，数据库建立的高成本成为了制约人工智能方法在合金设计领域进一步发展的核心瓶颈问题。

　　针对以上极小样本下合金优化设计的瓶颈问题，徐伟教授团队提出了力学理论指导的迁移学习预测及设计方法。在该方法中，首先以低成本的拉伸性能大数据集构建了源模型，而后以拉伸性能与疲劳性能间的高关联性为指导，进一步以疲劳强度极小数据集构建了两种迁移学习预测框架，实现了极小样本下疲劳强度的准确预测。随后将该预测模型与高通量优化算法相结合，形成了高效的合金计算设计框架。基于该设计框架在仅包含30余条疲劳性能数据的极小样本数据集下成功设计出新型高疲劳强度低合金钢，该工作提出的迁移预测及设计框架极大降低了对高成本疲劳数据的需求，进而降低了构建准确模型所需数据积累的时间和资金需求，大幅降低了合金研发周期与成本。除此之外，通过对比无迁移模型的预测及设计过程，清晰地揭示了力学理论指导的迁移对模型性能与设计效率的提升能力。同时，该工作进一步明确了所提出两种迁移框架的可移植性和适用性。研究结果为基于极小样本数据的钢铁材料高效率性能优化与设计提供了可行思路。

　　该工作主要面向目前的语义代码搜索模型无法有效学习代码图结构信息的问题，提出了一种唯一且可逆的代码图-序列无损转换方法。该方法可与现有多种主流模型灵活集成，更好地利用代码图结构信息提升语义代码搜索的有效性。与现有模型相比，基于该方法提出的两种新型语义代码搜索模型GSMM和GSCodeBERT在公共评测指标上显著优于目前同类最好水平，处于领先地位，能够有效解决深度学习模型无法有效学习代码图结构信息的问题。该成果在评审过程中获得了评审人的一致好评，具有重要的研究价值和应用前景，很大程度上推进了语义代码搜索领域方向的发展。

　　ESEC/FSE是软件工程领域具有最高学术地位的国际性会议之一，对投稿论文的评审非常严格，不仅对论文在原始创新性方面有极高要求，而且还要求论文具有解决工程实际问题的实用性。据悉，这是计算机科学与工程学院首篇第一作者为东北大学的软件工程领域顶级会议论文。该成果是继去年8月，赵宇海教授及其硕士研究生王业江在中国计算机学会推荐的A类学术会议、数据挖掘领域的顶级国际学术会议KDD 2021（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）发表最新研究成果后，取得的又一重大学术成果。

　　上述具有突破性的研究成果的连续取得，标志着计算机科学与工程学院学者在基于人工智能的学科交叉研究领域取得了较大进展，研究水平和能力获得了国内外同行的广泛认可，有效提升了我校在相关领域的学术影响力和贡献度，为今后我校学者与国际顶尖学者的交流互动奠定了良好基础。

　　近日，我校理学院化学系宋禹副教授、刘晓霞教授团队在水系锌离子电池正极材料研究领域取得重要进展，首次报道过渡金属基双氢氧化物用于温和水系锌离子电池。研究成果“Cobalt-NickelDouble Hydroxide toward Mild Aqueous Zinc-Ion Batteries”在线发表于国际权威期刊Advanced FunctionalMaterials。该成果以东北大学理学院为第一完成单位，理学院硕士研究生蒙建铭为论文第一作者。我校分析测试中心为本工作材料结构表征及其他数据采集提供关键支撑。

　　水系锌离子电池具有低成本、高安全等优点，在大规模能源储存应用中前景广阔。目前，水系锌离子电池正极材料主要有金属氧化物、导电聚合物、聚阴离子化合物及普鲁士蓝类似物等，较低的能量密度及复杂的储能机理限制了锌离子电池发展。二维层状结构的双氢氧化物（LDHs）因具有良好的电化学活性和较高的放电电压（~1.6 Vvs. Zn2+/Zn）被广泛应用于碱性电池中。然而，强碱性电解液可能导致形成绝缘锌枝晶以及环境污染的问题。由于Zn2+在层状双氢氧化物表面吸附热力学及材料内部传质动力学受限，此类材料在近中性的水系锌离子电池中难以应用。

　　东北大学理学院化学系宋禹副教授、刘晓霞教授团队提出“电化学诱导活化”策略，在钴镍双氢氧化物中引入氢空位，改善Zn2+在电极表面吸附热力学，加速材料内部电子输运动力学，用于提升双氢氧化物的储锌性能。该材料在1.2 A g-1的电流密度下具有185 mAh g-1的高比容量、1.61V的平均放电电压，以及296.2 Wh kg-1的优秀能量密度，结果优于大多数已报道的水系锌离子电池正极材料。

　　本文首次将过渡金属基双氢氧化物应用于温和水系锌离子电池。此工作的主要科学发现有：1）电化学诱导活化方法可破坏O-H键，在过渡金属双氢氧化物中引入氢空位；2）氢空位的引入，提升过渡金属基双氢氧化物导电性，改善其阳离子吸附热力学，提供丰富的阳离子嵌入活性位点；3）过渡金属双氢氧化物在弱酸性硫酸锌电解液中经历Zn2+/H+共嵌入机制。此工作聚焦能源领域前沿问题，为制备高性能、可持续水系锌离子电池提供新机遇。