近日，中国科学技术大学物理学院薛永泉教授和蒋凝特任教授领衔的国际研究团队，利用我国“天关”卫星的首批科学观测数据，结合国际上空间和地面望远镜的多波段后随观测，首次证认了一例在光学、X射线和射电波段均呈现耀发的位于星系中心的中等质量黑洞潮汐瓦解事件，为搜寻宇宙中“缺失”的中等质量黑洞提供了关键线索。研究成果以“ATidalDisruptionEventfromanIntermediate-massBlackHoleRevealedbyComprehensiveMulti-wavelengthObservations”为题，发表在《自然·通讯》（NatureCommunications）上，并入选《自然·通讯》编辑亮点（EditorsHighlights）。当前宇宙中已知的黑洞质量分布存在显著断层：一端是百倍太阳质量以下的恒星级黑洞，另一端是百万至百亿倍太阳质量的超大质量黑洞。一般认为，介于两者之间的中等质量黑洞并非真实数量稀少，而是受限于当前的观测手段，极难被发现。近年来，随着时域天文的快速发展，潮汐瓦解事件（TDE）成为探测中等质量黑洞新的有效手段。TDE是指当一颗恒星运动至黑洞附近时
近日，中国科学技术大学牛谦教授与高阳教授团队在磁各向异性理论研究中取得突破。研究团队基于自旋轨道耦合的微扰展开以及自旋群的群表示，为理解铁磁、反铁磁、复杂非共线磁性体系中的磁各向异性行为发展出一套普适性的理论工具。该研究成果于1月15日发表在国际物理学知名期刊《物理评论快报》（Physical Review Letters）上，并入选“编辑推荐”文章。在磁性材料中，磁各向异性反映了磁构型的不同空间定向对体系状态和响应行为的影响，是研究磁构型与电子微观性质相互耦合的理想视角，也是自旋电子学器件设计的核心性质。长期以来，人们普遍认识到自旋轨道耦合是各向异性的来源，但对其如何系统决定各类物理观测量（如磁各向异性能、反常霍尔电导等）的结构缺乏进一步的认识。尤其在非共线反铁磁等复杂磁性体系中，传统基于磁点群或晶体群的理论仅能判断各向异性是否存在，无法揭示其与自旋序的具体关联，成为该领域的理论瓶颈。基于“自旋轨道耦合是所有磁各向异性现象的共同起源”这一核心思想，研究团队将自旋轨道耦合参数化为自旋轨道耦合矢量，并将其与自旋序的刚体转动相关联。同时，物理量对于自旋轨道耦合的展开自然呈现为对自旋轨道矢量
在材料科学领域，强度与弹性长期被视为不可调和的矛盾属性。无机二维材料（如石墨烯、二硫化钼）虽具备极高的杨氏模量，却存在结构可调性差等问题；有机二维聚合物（如传统聚酰胺、COF等）虽具备良好弹性与结构可调性，杨氏模量却普遍局限于1-10GPa，难以满足高强度应用需求。这种性能矛盾严重制约了二维材料在柔性电子、高性能防护等领域的实际应用。近日，中国科学技术大学刘波教授团队通过分子结构精准设计与层间相互作用调控，成功研发出一系列二维聚酰胺材料，其中GH-TMC薄膜的杨氏模量达35.6GPa、硬度2.0GPa，弹性回复率更是高达60%，一举突破传统二维材料强度与弹性难以兼顾的技术瓶颈，其综合力学性能不仅远超绝大多数聚合物、金属材料，更超越了主流MOF与COF材料，为柔性电子、高性能防护涂层及能源器件等领域的材料升级提供了全新解决方案。相关成果以“Manipulatingmechanicalstrengthofisoreticulartwo-dimensionalpolyamidematerialsviamultipleinteractions”为题发表于《自然·通讯》杂志。图1.一系列二维聚酰
2026年1月14日，中国科学技术大学生命科学与医学部、免疫应答与免疫治疗全国重点实验室王剑教授课题组与苏黎世大学RolandMartin教授课题组合作在《Cell》期刊在线发表题为“EBVInfectionandHLA-DR15JointlyDriveMultipleSclerosisbyMyelinPeptidePresentation”的研究论文。该研究通过免疫多肽谱分析和自身反应性CD4+T细胞功能鉴定，揭示了爱泼斯坦-巴尔病毒（EBV）感染与人类白细胞抗原HLA-DR15协同作用，通过呈递髓鞘自身抗原多肽并激活自身反应性CD4+T细胞，共同驱动多发性硬化症（MS）发生的新机制。MS是一种以中枢神经系统慢性炎症性脱髓鞘为特征的自身免疫病，其发病由遗传易感性与环境因素共同介导。在环境因素中，EBV感染是诱发MS最主要的环境风险因素，全球超过90%的成年人曾感染过该病毒，而在MS患者中该比例接近100%。EBV感染后可在记忆B细胞中建立终身潜伏，既往研究表明感染导致B细胞转录谱的改变可能与MS的诱发有关，但是其具体作用机制还不清楚。在遗传因素中，HLA-DR15单体型是已知最强的M
中国科学技术大学教授潘建伟、朱晓波、彭承志和陈福升副教授等，基于超导量子处理器“祖冲之3.2号”在码距为7的表面码上实现了低于纠错阈值的量子纠错，演示了逻辑错误率随码距增加而显著下降。这一成果使得我国达到了“低于阈值，越纠越对”的关键里程碑，同时也开辟了一条较美国谷歌公司更为高效的“全微波控制”新路径，为未来大规模容错量子计算奠定关键技术基础。12月22日，该成果以封面论文和“编辑推荐”的形式发表于国际物理学知名学术期刊《物理评论快报》[1]。实现容错通用量子计算机的必要条件是通过量子纠错抑制量子比特的错误率以满足大规模集成的要求。表面码是目前最成熟的量子纠错方案之一。通过表面码将多个物理量子比特编码成一个逻辑量子比特，原理上随着物理比特数目（即码距）的增加，逻辑比特的错误率能够不断降低。然而，量子纠错需要引入大量额外的量子比特和量子门操作，导致更多的噪声源和错误通道。如果物理量子比特的原始错误率过高，增大纠错码距带来的额外错误反而会淹没纠错带来的收益，导致“越纠越错”。在所有错误类型中，“泄漏错误”尤为致命——量子比特会脱离预定的计算能级，进入无法通过表面码直接纠正的无效状态。随着系
中国科学技术大学自旋磁共振实验室刘东研究员等在计算成像与人工智能交叉领域取得重要进展，创新性地提出一种物理驱动的神经网络补偿自监督学习框架，有效克服了医学电阻抗成像中长期存在的灵敏度分布不均这一核心难题。相关研究成果以“Physics-DrivenNeuralCompensationForElectricalImpedanceTomography”为题，在线发表于人工智能领域知名期刊IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence。在医学影像与人机交互领域，实现无创、便携的动态功能成像始终备受关注。相比体积庞大且具有辐射风险的CT，电阻抗成像通过体表电流与边界电压反演体内阻抗分布，具有实时、动态且安全的优势。然而，电阻抗成像受制于电流软场效应，其测量灵敏度随深度显著下降，并呈非线性衰减，导致深部区域信息易被噪声淹没，图像求解反问题高度不适定。如何提升深部区域的灵敏度与可辨识度，成为该领域亟待突破的核心难题。物理驱动的神经网络补偿框架示意图针对这一挑战，研究团队深入剖析电阻抗成像的物理机理，提出了物理驱动神经补偿的自监督学习框
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