Year: 2025

JPhys Materials期刊很高兴地推出“开放问题”（Open Questions）系列文章，这是一项旨在挑战和激励材料科学界的新举措，并帮助塑造材料科学研究的未来方向。 系列介绍 我们正在展示来自顶尖研究人员的具有挑战性、鼓舞人心的问题，这些问题激起了研究社群的好奇心并引发了批判性思维。作者被邀请提交解决这些问题的文章。所有回答问题的文章将被收集并一起推广，为讨论材料科学中最热门的发展创造一个充满活力的平台。该系列旨在促进跨学科和多学科领域的对话，不同的想法可以共存，并帮助塑造材料科学研究的未来方向。我们的第一个开放问题是由英国帝国理工学院的Aron Walsh教授提出的。Aron领导伦敦Thomas Young研究中心的材料设计小组，并担任Henry Royce研究所建模与仿真研究领域的负责人。他的研究涉及将尖端材料理论和机器学习应用于固态化学和物理问题，包括太阳能电池和燃料、电池、热电材料和固态照明材料。 问题详情 Aron asks: Can artificial intelligence design materials that are truly novel? Dimensions to consider: a. Metrics for quantifying novelty in chemical compositions and crystal structures. b. Inverse design, including the use of large language models and other generative techniques. c. Data-driven screening and  closed-loop automated experimentation. We...

Global warming exacerbates agricultural production losses from extreme climate events with cascading impacts along supply chains that affect cities. However, little is known about cities’ vulnerability to climate-related food supply shocks. Using data-driven and network-based approaches, we determine the vulnerability of cities in the United States to domestic drought-related food shocks. Our vulnerability framework integrates...

在今年国际产业生态学会（International Society for Industrial Ecology, ISIE）领导机构换届选举中，中国科学院城市环境研究所陈伟强研究员成功当选学会新一任主席。 陈伟强研究员表示，产业生态学是面向人类社会可持续发展要求、通过融合多学科视角和方法探索绿色低碳循环发展路径的前沿交叉学科，已经在实践中显示了独特和重要的作用。产业生态学的进一步发展，需要全球学界的通力合作，更需要融入实践，在服务产业与社会发展的过程中得到检验和提升。我国在快速城市化、工业化和数智化过程中涌现的诸多可持续发展挑战，为产业生态学的学科建设和实践服务能力提出了最大的需求和最实际的舞台，也使得我们有越来越多的产业生态学科研人员做出具有开创性和实际意义的研究成果。 编委介绍 陈伟强  研究员 中国科学院城市环境研究所 陈伟强，中国科学院城市环境研究所研究员（2015至今），博士生导师。主要从事产业生态学与环境系统工程研究。获得清华大学环境学院学士（2004）和博士学位（2010），曾就职耶鲁大学产业生态学研究中心博士后（2010-2013）和副研究员（2013-2015），兼任东北大学、厦门大学和中国科学技术大学兼职教授和RCR、JIE等期刊的编辑。陈伟强是华人产业生态学会创会主席（2015-2016）和中国生态学学会产业生态专委会主任委员，2025年3月当选国际产业生态学会候任主席。他在PNAS、One Earth、Nature Climate Change、Nature Geoscience、Nature Communications、Environmental Science & Technology及《中国科学院院刊》等国内外期刊发表论文100余篇，成果获得中国稀土科学技术奖一等奖（1/13）和国际产业生态学会会刊Journal of Industrial Ecology冠名最佳论文奖Graedel Prize。 相关特刊 ERIS特刊——聚焦基础设施系统的循环与净零排放代谢 (Focus on Circular and Net-zero Metabolism of the Infrastructure System) 客座编辑 陈伟强，中国科学院城市环境研究所 曹植，南开大学 Lynette Cheah，澳大利亚阳光海岸大学 Tomer Fishman，荷兰莱顿大学 宋璐璐，中国科学院城市环境研究所 张力小，北京师范大学   主题范围 在全球气候变化和资源匮乏的背景下，推动低碳、高效、循环的基础设施的发展变得愈发关键。本期专题聚焦于基础设施系统的循环利用和净零排放路径，旨在探索创新设计和技术如何助力基础设施的低碳转型和可持续发展。 我们将重点关注以下领域： 基础设施的循环设计与建造：探讨循环经济原理在基础设施规划、设计和建造阶段的应用。 基础设施净零排放潜力和路径：辨识建造技术、可再生能源转型及能效提升等策略在基础设施全生命周期的碳减排潜力和路径。 低碳基础设施在减缓气候变化中的成效：厘清低碳基础设施在减少温室气体排放方面的贡献。 案例研究与实证分析：通过具体案例，分析在不同地区和不同类型基础设施中实施循环利用和净零排放策略的有效性和挑战，并提供可复制的成功模式。 政策框架与激励机制：讨论政府和市场如何通过政策制定和经济激励等有效方式促进基础设施向循环和净零排放转型。 本期专题的紧迫性源于全球对缓解气候变化和提升资源管理的关注。我们旨在通过展示前沿研究和成功案例，激发全球基础设施系统的可持续转型。...

2D Materials是一本多学科期刊，致力于发表高质量的基础和应用研究，涵盖石墨烯和相关二维材料的各个方面。本刊由中国科学院金属研究所任文才研究员担任主编。我们非常高兴地宣布一些新任的期刊编委会成员： 期刊介绍 2D Materials 2023年影响因子：4.5  Citescore:10.7 2D Materials（2DM）创刊于2014年，是国际上二维材料领域的第一个学术期刊，是中国科协高质量科技期刊一区期刊，旨在报道二维材料研究及应用领域最具创新性和影响力的前沿科研成果，促进二维材料领域的学术成果交流。期刊立足于多学科视角，致力于涵盖石墨烯及其他二维材料相关研究的各个方面，包括二维材料的制备、表征、物理、性质研究及器件、能源、催化、复合材料等应用。 期刊主编为中国科学院金属研究所任文才研究员，国家杰出青年科学基金获得者，国家重点研发计划项目首席科学家。主要从事石墨烯及其他新型二维材料的制备、物性及光电、储能、热管理、膜技术等应用研究。在Science、Nature Materials等期刊发表主要论文200多篇，被SCI他引4万多次，是科睿唯安公布的全球高被引科学家。获发明专利100余项，孵化了3家高技术企业。获国家自然科学二等奖3项（第一完成人2项）、辽宁省自然科学一等奖、何梁何利科技创新奖、全国创新争先奖等。

本篇研究来自清华大学精密仪器系、类脑计算研究中心邓磊和太原理工大学计算机科学与技术学院郭浩课题组。该文提出离散时间脉冲循环神经网络（DTSRNNs），通过结合脉冲神经网络的离散脉冲特性与有限状态机（FSM）的离散状态转移机制，实现了通用FSM的高效稳定模拟。研究揭示了脉冲神经网络通过学习隐含长期模式提升鲁棒性的机制，为复杂时序系统建模提供了新思路，扩展了脉冲神经网络在需要高精度与高稳定性应用场景中的潜力。 文章介绍 General and Stable Emulation of Finite State Machines with Spiking Neural NetworksZiyang Sun(孙子杨), Zhong Zheng(郑重), Binying Zhang(章斌穎), Hanle Zheng(郑晗乐), Zikai Wang(王子恺), Hao Guo(郭浩), Lei Deng(邓磊)   通讯作者： 邓磊，清华大学，精密仪器系、类脑计算研究中心 郭浩，太原理工大学，计算机科学与技术学院   研究背景： 有限状态机（FSM）是离散状态系统的核心模型，但其依赖显式状态分解，难以建模复杂黑盒系统且易引发状态爆炸问题。人工神经网络虽擅长处理连续系统，但其连续状态与FSM的离散逻辑不兼容，导致长时稳定性和精确性不足。现有基于离散时间循环神经网络（DTRNNs）的方法因连续密集状态向量与FSM离散稀疏逻辑冲突，存在时间稳定性差、编码复杂等局限。受生物脉冲神经网络（SNNs）启发，该文提出离散时间脉冲循环神经网络（DTSRNNs），充分利用SNN的离散脉冲特性，并结合one-hot编码增强状态可区分性，解决传统DTRNNs模拟FSM时存在的局限性问题。通过构建随机FSM数据集开展系统性实验，验证了DTSRNNs在长序列任务中的稳定性和抗噪性优势，揭示其通过学习隐含长期模式提升鲁棒性的机制，为高精度和高稳定时序系统建模提供新范式。   研究方法： 该研究提出离散时间脉冲循环神经网络（DTSRNN），充分利用SNN的离散脉冲特性，结合one-hot编码增强状态向量的稀疏性和可区分性，将脉冲神经元的离散脉冲动力学特性与FSM的离散状态转移逻辑紧密结合。模型采用双层循环结构（如图a所示），基于泄漏积分发放（LIF）神经元实现状态更新，并构建随机FSM数据集系统评估性能，涵盖不同输入规模、状态复杂度及噪声干扰场景。训练中采用时空反向传播算法优化网络参数，结合均值平方误差损失函数，通过准确率、转移准确率和衰退周期综合量化模型能力。 实验表明，结合SNN和one-hot编码能够显著提升模型对复杂FSM的模拟能力，DTSRNN在时间稳定性与抗干扰性上优于传统离散时间循环神经网络（DTRNN），其衰退周期显著延长且在高噪声环境下仍保持稳定输出。图b展示了不同模型在噪声干扰下的状态转移结果，DTSRNN模型相比传统的DTRNN模型有着显著的纠错机制，可通过膜电位记忆机制捕获FSM的长期依赖模式，有效抑制状态漂移，而DTRNN因依赖短期状态转移易受错误累积影响。成果创新在于首次将脉冲神经动力学与FSM离散特性深度融合，提出系统性评估框架，揭示了SNN在时序建模中的内在稳定机制，为复杂控制系统的精准仿真及噪声环境下的鲁棒应用提供了理论支撑与方法突破。 作者介绍 邓磊  副教授 清华大学 邓磊，清华大学精密仪器系、类脑计算研究中心，副教授、博士生导师，国家高层次青年人才，IEEE Senior Member。从事类脑智能技术研究超过12年，在Nature、Nature Communications、PIEEE、IEEE TPAMI、IEEE JSSC、ICML、ICLR等发表论文100余篇，包含4篇封面论文和5篇ESI高被引论文，谷歌学术引用10000余次，获授权发明专利30余项。担任Frontiers in Neuroscience期刊副主编、中国人工智能学会脑机融合与生物机器智能专委会委员、中国认知科学学会计算神经工程专委会委员和多个国际会议分论坛主席和程序委员会委员。曾入选ScholarGPS全球前0.05%顶尖学者和Elsevier全球前2%顶尖科学家榜单、金国藩青年学子奖、北脑青年学者、吴文俊人工智能优秀青年奖和MIT TR 35 China等，代表性成果曾获中国科学十大进展、世界互联网领先科技成果、北京市自然科学一等奖、中国计算机学会技术发明一等奖和日内瓦国际发明展金奖等奖项。 郭浩  教授...

特刊详情 主题范围 Materials for Quantum Technology is pleased to bring together the work of the best early-career researchers in the field in a new annual collection dedicated to emerging leaders. The collection will present key new work from across the journal’s scope. An emerging leader is defined as a top researcher in their field who completed...

2025年4月，英国物理学会（IOP）及IOP出版社代表团访问中国，召开2025年IOP中国科学顾问委员会会议，并与重要科研机构和高校开展高层交流，深入探讨国际合作与学术出版新机遇。IOP科学创新和技能总监Louis Barson、IOP出版社全球期刊发展总监Tim Smith、IOP出版社亚太区销售市场副总裁刘向立、IOP出版社亚太区出版总监杨萍萍出席了本次活动。 4月26日，由南方科技大学校长薛其坤院士担任主席的2025年IOP中国科学顾问委员会会议在复旦大学成功举行，IOP中国科学顾问委员会顾问、中国科学院院士、复旦大学物理学教授、北京大学讲席教授谢心澄院士，复旦大学微纳电子器件与量子计算机研究院院长沈健教授主持本次活动。此次会议聚焦“人工智能与物理教育”主题，探讨AI技术在科研和教育中的发展趋势与应用挑战。 会议汇聚了来自中英两国科研界的多位重要嘉宾，包括复旦大学校长金力、复旦大学副校长马余刚、国家自然科学基金委员会国际合作局局长范英杰、英国国家科研与创新署中国区主任Daniel Brooker 、复旦大学研究生院副院长陈焱、清华大学物理系王青教授。与会代表就跨学科合作、科研诚信、青年学者支持等议题展开了深入交流，提出了诸多建设性建议，为未来中英物理学界的合作奠定了坚实基础。 同期IOP及IOP出版社代表团还访问了国家自然科学基金委员会、中国科学院文献情报中心、浙江省科学技术协会、上海交通大学、中国科学技术大学和山东大学等机构，与多位学者和编委就期刊发展、AI与物理科研的融合及青年学者支持等议题进行了深入交流。 此次中国之行，IOP及IOP出版社代表团通过与国家重点科研机构和高校的密切交流，进一步加深了与中国学术界的合作关系，并期待在人工智能、科研出版、国际传播等领域开展更加紧密的合作，共同推动全球科学事业的发展。

We have used the NASA Goddard Institute for Space Studies (GISS) Earth system model GISS-E2.1 to study the future budgets and trends of global and regional CH4 under different emission scenarios, using both the prescribed GHG concentrations as well as the interactive CH4 sources and sinks setup of the model, to quantify the model performance and its...

IOP出版社欢迎来自全球的“国际量子青年研究者奖”提名，以表彰来自量子科学和技术界的早期职业生涯研究人员的科学成就。获奖者将在未来对量子科学和技术领域做出重大贡献，并有可能对该领域和研究界产生长期影响。 奖项详情 奖品： IOP出版社颁发的获奖证书和2000英镑奖金。 除此之外，获奖者还将受邀参加《物理世界》每周播客（Physics World weekly podcast）的专题节目，并邀请向Quantum Science and Technology（QST）期刊提交一篇与获奖的研究工作相关的观点文章。   提名截止日期：2025年5月31日 颁奖日期：2025年秋季   申请条件: 候选人须在完成博士学位后的8年内（到2024年），不包括职业中断（例如照顾长辈、产假或陪产假以及领养儿童等）。 申请的研究可以是一项单独的工作，也可以是多个工作的总和。   申请材料： 一封不超过1000个字符的提名信，概述被提名人的资格和对该领域的杰出贡献 被提名人的姓名和电子邮件地址 提名颁奖辞(不超过30字) 个人简介，包括博士学位获得日期 代表性出版作品清单 至少两封外部推荐信，不包括提名人 欢迎他人提名和自我推荐 可选择性提供额外的支持文件，如其他出版作品、专利等   提交方式： 所有文件需整合成单个PDF文件并通过电子邮件（qst@ioppublishing.org）提交。   评奖过程： 获奖者将从由奖项委员会选出的候选人名单中选出，该委员会将包括量子科学与技术领域的顶尖科学家，并由QST期刊主编、来自英国贝尔法斯特女王大学和意大利巴勒莫大学的Mauro Paternostro教授担任主席。   联系方式： 如果您对这个奖项有任何问题，请联系QST期刊出版团队：qst@ioppublishing.org   包容性承诺： IOP出版社服务于多元化的全球社群，我们将采取具体措施确保这些奖项的提名和评选过程透明、公平和包容。我们的首要任务是尽可能扩大提名的机会，特别鼓励来自代表性不足群体的提名。   道德准则： 所有被提名者都应遵守IOP出版社科研伦理政策中列出的行为、研究和出版标准。任何违反此政策的行为都可能导致被提名人或获奖者的资格被取消。 期刊介绍 Quantum Science and Technology 2023年影响因子：5.6  Citescore：11.2 Quantum Science and Technology（QST）是一本多学科、高影响力的期刊，致力于出版涵盖所有量子技术科学和应用的高质量和重要的研究。QST涵盖应用数学、凝聚态物质、量子光学、原子物理和材料科学的各个领域，并涉及到化学、生物学、工程学、计算机科学和机器学习。除了定期的原创研究外，QST还出版专题综述和征集热点问题文章的特刊，从而对该领域最新和最有趣的研究进行概述。

我们诚挚邀请您向IOP出版社旗下三本新创刊的机器学习期刊投稿。Machine Learning: Engineering、Machine Learning:Health和Machine Learning: Earth是三本跨学科开放获取期刊，致力于发布在工程、健康和地球科学等各领域中应用机器学习、人工智能和数据驱动计算方法的研究成果。 立即投稿，IOP出版社将全额资助文章发表费用，您可以免费、开放获取地发表研究成果。   投稿链接 Machine Learning: Engineering Machine Learning: Earth Machine Learning: Health   探索我们的新文章类型 Machine Learning: Engineering、Machine Learning:Health和Machine Learning: Earth推出了几种新的文章类型，以更好地服务研究群体： 数据集文章（Dataset Articles）：重点介绍可复用的数据集，帮助其他研究人员理解和使用数据，而非用于验证假设或提出新解读。 基准类文章（Benchmarks）：展示在相同问题或数据集上不同方法、模型、代码、算法或软件的表现。 挑战类文章（Challenges）：发表学术社群主导的挑战性研究，旨在通过开发新算法、数据集和工作流程来解决具体的科研问题。   除此之外，我们仍继续接受传统文章类型，如原创研究文章、快讯、观点文章、综述文章和研究路线图等。   我们非常期待有机会在期刊中发表您的研究成果，期待与您合作！>>点击此处链接，了解更多期刊信息。 期刊介绍 Machine Learning: Engineering Machine Learning: Engineering是一本多学科开放获取期刊，致力于在所有工程领域应用机器学习、人工智能数据驱动的计算方法。该期刊还发表介绍机器学习和人工智能在方法、理论或概念上的进展，并将其应用于所有工程领域的研究。 Machine Learning: Earth Machine Learning: Earth是一本多学科开放获取期刊，致力于在地球、环境、气候科学、可持续发展的所有领域应用机器学习、人工智能和数据驱动的计算方法。该期刊发表应用数据驱动方法的研究报告，这些方法提高了我们对地球系统的认识，以及对生物圈、水圈、冰冻圈、大气圈和地圈之间相互作用的认识。 Machine Learning: Health Machine Learning: Health是一本多学科开放获取期刊，致力于在医疗保健、医学、生物、临床和健康科学领域应用机器学习、人工智能和数据驱动的计算方法。该期刊还发表机器学习和人工智能在方法、理论或概念上的进展，并将其应用于医学和健康科学的研究。

JPhys Complexity是一本开放获取期刊，发表了与复杂系统和网络相关的众多领域的重要成果和前沿进展。近日，我们采访了JPhys Complexity期刊编委之一，来自北京师范大学的樊京芳教授，让我们一起来看看他对期刊以及领域发展的见解吧。 访谈详情 1. 您为什么选择从事相关的领域研究？ 我一直对自然界中涌现的秩序与无序之间的微妙关系深感兴趣。复杂系统科学恰好提供了一个框架，可以在不同尺度上研究这种动态演化的规律。从统计物理到地球系统、再到社会系统，复杂性理论打破了传统学科的界限，帮助我们理解那些“整体大于部分之和”的现象。正是这种跨学科的魅力与挑战吸引我持续投身其中。   2. 您目前从事的研究工作有哪些？ 我目前的研究工作聚焦于复杂系统中的相变与临界动力学，并将其理论框架拓展应用于地球系统科学、极端气候事件、社会-生态系统演化等多个领域。整体而言，我的研究可以分为以下几个互补的方向：（1）非平衡复杂系统的相变理论，我致力于发展适用于非平衡系统的新型相变理论，特别是极端值驱动的渗流与临界转变理论，试图揭示复杂系统中从渐变到突变的关键机制。（2）气候系统中的临界现象与级联过程，我的团队重点研究如ENSO、北极海冰、青藏高原等气候子系统的临界行为，以及它们之间的远程耦合和级联效应。这些研究为理解和预警“系统性气候风险”提供了理论支持。（3）极端天气事件的预测与风险评估方法，我们提出了一种新的“天气稳定性”量化指标，构建全球天气稳定性网络结构，用于分析极端天气发生的时空模式，并评估气候变化背景下的系统脆弱性。（4）复杂系统与人工智能的融合，我正在探索如何将复杂性科学的理论（如临界性、涌现、自组织等）与AI、大数据方法结合，开发具备物理可解释性的智能预测模型，用于提升对临界转折点的识别与早期预警能力。（5）复杂系统理论在宏观社会系统中的拓展应用，包括气候-经济系统耦合建模、资源系统临界演化、区域社会生态韧性等，旨在推动复杂性科学在可持续发展与政策制定中的深度嵌入。   3. 您认为五年后该领域的研究重点将会是什么？ 我认为未来五年，复杂系统领域将在以下几个方向迎来突破：第一，多尺度耦合系统的建模与临界行为解析，以理解不同层级系统之间的相互作用与级联机制；第二，复杂系统与AI的融合，尤其是在物理启发的可解释机器学习、数据驱动的动力学建模方面；第三，复杂系统在应对全球挑战中的实践应用，如气候变化、城市系统韧性、供应链网络稳定性等。总之，将理论创新与现实世界问题紧密结合，将是未来发展的关键。   4. 是什么吸引您加入Journal of Physics: Complexity期刊编委团队? Journal of Physics: Complexity是目前少有的、专注于复杂系统基础研究的高水平国际期刊。它不仅关注数学与物理基础，还重视理论在生物、社会、地球等系统中的跨学科延展。加入编委团队，我希望可以为推动这个领域的原创性、前瞻性研究贡献力量，也能帮助更多年轻学者在这个平台上展现其创造力。   5. 您认为像Journal of Physics: Complexity期刊这样的期刊对领域的发展有什么重要影响？ 首先，它是理论创新的重要展示平台，推动复杂系统科学方法的发展；其次，它强化了跨学科之间的对话和融合，促使物理学家、数学家、生物学家等展开合作；最后，它对青年学者具有引导性作用，有助于建立共同的学术语言和研究范式。我相信，随着复杂性科学的重要性日益凸显，Journal of Physics: Complexity将在未来学术界和实际应用之间扮演越来越重要的桥梁角色。 编委介绍 樊京芳  教授 北京师范大学 樊京芳，北京师范大学系统科学学院院长，教授，德国波茨坦气候影响研究所客座教授，国家级人才计划入选者。科研工作主要聚焦于复杂系统的相变与临界现象基本理论，和地球复杂系统的交叉，取得了一系列具有国际影响力的成果。成果发表于Nat. Phys.、Nat. Clim. Chang.、Nat. Commun.、PNAS等期刊。系列研究不仅揭示了复杂系统的物理机制，还为全球环境治理和应对气候变化提供了重要的科学依据。主持和参与基金委面上、原创探索、重点，国家重点研发计划，LASG重点项目等。担任国际期刊Journal of Physics: Complexity、Chinese Physics Letters等编委。曾荣获以色列政府PBC fellow。2023年获“强国青年科学家”提名，2024年获系统科学与系统工程科学技术青年科技奖，2025年获清华大学-浪潮集团计算地球科学青年人才奖。 期刊介绍 JPhys Complexity 2023年影响因子：2.6  Citescore：4.3...

IOP出版社旗下期刊Engineering Research Express近日宣布英国布里斯托大学汤潇助理教授加入该刊编委会，担任编委。我们在此表示热烈欢迎！ 编委介绍 汤潇  助理教授 英国布里斯托大学 汤潇博士现任英国布里斯托大学电子工程系助理教授。他分别于2007年和2010年获得湖南大学学士学位与北京工业大学硕士学位，并于2013年在丹麦RISOE国家能源实验室获得自然科学博士学位。2014年起，汤博士在德国汉堡大学从事博士后研究工作，2019年加入阿卜杜拉国王科技大学，担任研究科学家。2024年，汤博士加入布里斯托大学电子工程系，出任助理教授。汤潇博士长期从事宽禁带半导体材料与功率器件的制备与性能表征研究，尤其擅长多种薄膜外延生长技术，并在柔性电子材料开发方面积累了丰富的经验。目前，其研究重点聚焦于金刚石热管理材料在高功率电子器件中的应用，以及新型宽禁带半导体材料的外延生长与器件集成。 期刊介绍 Engineering Research Express 2023年影响因子：1.5  Citescore: 2.2 Engineering Research Express（ERX,《工程研究快讯》)是一本涵盖工程科学所有领域的多学科期刊，致力于发表新的实验和理论研究。ERX对文章长度的具有灵活性并采用快速同行评审政策。发表范围涵盖：电气工程（包括控制工程、量子工程、电子工程、光学工程、电力工程、机器人和半导体工程）、 机械工程（包括航空工程、汽车工程、材料工程和真空工程）、土木工程（包括环境工程、水利工程、海洋和地理工程、结构工程）、化学工程（包括生物工程、食品科学、化学合成和精炼，以及微加工）等方面。