现有光电探测器采用的硅半导体光响应度较低，二维半导体MoS₂(二硫化钼)厚度过薄，难以通过掺杂工艺控制其电学性质，限制了高性能光电探测器的实现。 韩国科学技术研究院(KAIST)的一个研究团队克服了这一技术限制，开发出了...

传统地面移动机器人多依赖单一轮式或腿式结构，在复杂地形中移动效率受限。香港科技大学(广州)研究人员近日开发出新型轮腿机器人FLORES，通过融合轮式与腿式运动优势，实现了不同地形下的自适应高效移动。相关研究成果已发...

纽约州立大学理工学院交通工程助理教授阿博法兹尔·卡里姆普尔博士开发了一个创新框架，无需依赖路边的物理传感器，即可估算交通拥堵和交通事故造成的延误的长度和持续时间。卡里姆普尔博士是发表在《交通政策案例研究》...

在建筑领域，地基决定建筑的坚固程度这一理念深入人心，强调了稳固地基对于建筑结构安全的关键作用。其中，持力层深度作为影响地基设计和铺设的重要因素，直接关系到土壤液化风险及土壤相关灾害的防控。准确估计持力层深度，对...

在使用大型语言模型(LLM)时，实现低延迟的高质量输出是关键需求，尤其在聊天机器人、AI代码助手等现实应用场景中。当前，LLM多采用自回归解码框架，但此方法效率较低，生成长序列响应时耗时线性增长。为提升效率，研究人员正探索...

当我们观察周围世界时，大脑不仅能识别具体物体，还能理解场景的广泛含义。然而，长期以来，科学家们一直缺乏有效手段来量化这种复杂理解。今日发表在《自然机器智能》杂志上的一项新研究，由蒙特利尔大学心理学副教授伊恩·查...

一组研究人员在澳大利亚成功开发并测试了全球首款旨在预防偏远地区动物与车辆相撞的路边技术——大型动物激活路边监测与警报系统(LAARMA)。该人工智能系统代码将在GitHub上免费公开，助力全球研究人员和自然保护者开发...

一种名为开放式临时分类(OAK)的新方法，正引领人工智能图像分类领域迈向新阶段。该方法由密歇根大学牵头研究，可助力人工智能系统依据分类上下文动态重新诠释图像，打破传统固定视觉解释的局限。2025年6月，在田纳西州纳什维...

随着多模态基础人工智能模型应用的广泛拓展，新的安全漏洞不断浮现，网络安全攻击的可能性也随之增大。洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员针对这一挑战，提出了一种新颖的框架，旨在识别并抵御针对多模态基础模型(能够无缝集...

在现实世界中，高阶交互现象普遍存在，反映了复杂的关系网络。然而，受限于技术条件，许多领域仅能捕捉到低阶的成对交互信息，这导致了对完整交互上下文理解的缺失，进而制约了相关领域的应用发展。针对这一难题，韩国科学技术院(K...