• 在黑洞X射线双星系统天鹅座X-1中，一颗恒星风造成了这颗喷气星的变形

  摘要：喷流为吸积黑洞向其周围环境提供重要的动能反馈渠道，缺乏这一机制，宇宙大尺度结构形成模型就无法再现观测到的星系特性。因此，准确测量喷流功率对于理解通过吸积实现的黑洞增长以及量化动能反馈的影响至关重要。然而，由于缺乏即时喷流功率的测量数据，人们无法直接将其与吸积光度进行比较，这

  来源：Nature Astronomy

  时间：2026-04-17

• 通过苄基克罗普（CROP）引发剂合成的羧酸α端官能化的聚(2-噁唑啉)

  聚(2-oxazoline)（POx）作为聚(ethylene glycol)在生物医学应用中的替代品的重要性日益增加，这引发了对于末端功能化构建块的需求，这些构建块可以进一步功能化为靶向配体、标记或其他聚合物等组分。在本研究中，我们通过使用两种溴甲基苯甲酸作为引发剂，对亲水性聚

  来源：Polymer Chemistry

  时间：2026-04-17

• 基于单片集成元轴锥簇的极简光学系统，可实现扩展视场内的无色差成像

  摘要 消色差金属透镜面临着严格的孔径和数值孔径（NA）限制，这已成为超表面成像的关键瓶颈。为此，首次提出了一种新型的消色差成像方法，该方法利用了衍射贝塞尔斑点的独特宽带一致性，并结合了非盲图像恢复技术。为了解决离轴像差问题，进一步设计了具有偏心圆锥相位结构的离轴消色差超轴镜，

  来源：Light-Science & Applications

  时间：2026-04-17

• 混作轮作中的土壤物理健康：草地比例、牛粪及草种多样性的作用

  **摘要** 将草地整合到作物系统中有利于养分循环和杂草控制。除此之外，草地还能提高土壤有机碳（SOC）和结构稳定性（SS）。本研究通过在丹麦进行的长期轮作实验，考察了草地比例、施肥以及草地混种（无论是在草地阶段还是在后续作物生长期间）对0–20厘米耕作层中SOC含量、水稳聚集

  来源：Soil Use and Management

  时间：2026-04-17

• 通过Cu2+掺杂工程化O3型钠离子电池正极的水解稳定性及O3/P3/OP2的可逆转变

  O3型层状氧化物由于其具有竞争力的能量密度和结构稳定性，已成为钠离子电池（SIBs）中有前景的正极材料。然而，它们对湿气的固有敏感性仍然是实际应用中的一个关键障碍。在这项研究中，我们通过向NaNi0.3Fe0.2Mn0.5O2（NFM325）中引入Cu2+掺杂，合成了NaNi0.

  来源：Journal of Materials Chemistry A

  时间：2026-04-17

• 在凉爽潮湿的环境中，上层林木的死亡有助于幼年松树在有利天气条件下的生长

  摘要 全球范围内更严重的干旱事件导致了广泛的树木死亡现象，这通常会导致再植失败。干旱森林的恢复往往依赖于现有幼树的生长和存活。然而，目前尚不清楚上层树木死亡后微环境的变化如何影响幼树，特别是在干旱地区，那里树木的再生通常受到水分可用性和热应激的限制。我们通过在美国西南部的矮松-

  来源：Journal of Ecology

  时间：2026-04-17

• 由Ti杂质引起的Fe基非晶合金表面结晶及其导致的软磁性能退化

  基于铁的非晶合金以其卓越的软磁性能而闻名，但其性能极易受到杂质诱导的表面结晶影响。本研究系统地探讨了代表性Fe83Si2B12P3（按原子百分比计）非晶合金的表面结晶机制及其导致的软磁性能退化。首先对使用工业级原材料（IRM）和高纯度原材料（PRM）在不同冷却速率下制备的条带的表

  来源：Advanced Composites and Hybrid Materials

  时间：2026-04-17

• EES催化2025杰出论文

  此内容提供图形摘要。 我们很高兴地宣布推出《EES Catalysis》优秀论文评选。这个奖项旨在表彰在该期刊上发表的杰出研究成果，并通过每年评选一篇杰出论文和一篇杰出评述来表彰作者的贡献。这些论文由编辑部根据一系列指标从入围名单中选出。期刊的编辑委员会和顾问委员会会基于论文所

  来源：EES Catalysis

  时间：2026-04-17

• 金属氢化物耦合甲醇蒸汽重整制氢的机理研究

  金属氢化物（MH）耦合的甲醇蒸汽重整（MSR），其中MSR与MH的水解过程耦合，是一种具有吸引力的现场制氢策略，因为它能够提供高氢密度、高氢纯度和平衡的热效应。本研究使用在线质谱结合同位素标记和原位傅里叶变换红外光谱技术，对Cu/CaH2上的MH耦合MSR进行了全面的机理研究。结

  来源：EES Catalysis

  时间：2026-04-17

• 从大型语言模型中提取和利用定量洞察，以改进化学反应的贝叶斯优化

  机器学习和贝叶斯优化（BO）算法可以显著加速化学反应的优化过程。迁移学习可以通过利用现有的化学信息或直接优化任务之外的数据（即源数据）来增强BO算法在数据量较少情况下的有效性。大型语言模型（LLMs）已经证明，基础训练数据中包含的化学信息可以用于处理化学数据。此外，这些模型还可以

  来源：Digital Discovery

  时间：2026-04-17

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