城规学院洪松柏助理教授在《中国科学.地球科学》发文揭示中国自然土壤氧化亚氮排放的时空动态及其驱动因素

自然土壤是重要的氧化亚氮（N2O）排放源，但其时空动态和驱动因素仍存在较大不确定性，亟需研究以促进我国温室气体收支的准确核算。近日，北京大学洪松柏研究团队基于319条实地观测数据，并结合机器学习，系统评估了1980~2022年间中国自然土壤N2O排放的空...

​新材料学院王明超团队在Angew. Chem.发表研究成果：二维共轭聚合物电子传感器取得新进展

近日，新材料学院王明超课题组联合德国马克斯·普朗克研究所、德累斯顿工业大学及保加利亚索非亚大学，成功开发了一种具有方形晶格的给体-受体型二维聚亚芳基亚乙烯（2D PAV）材料。该材料展现出电子主导的传输特性，能够在室温下高效检测二氧化硫（SO₂）...

北大深研院新材料学院潘锋/赵庆贺团队在锂电池正极钴酸锂表面构筑稳定晶格氧提升循环稳定性取得新进展

钴酸锂（LiCoO2，LCO）是首个且现在一直在手机等消费电子商业化应用的锂电池正极材料。但随着对LCO材料容量需求的提升，其在高电压（>4.55 V vs. Li/Li+）下的容量衰减问题愈发突出，成为阻碍其进一步发展的关键因素。造成容量衰减的原因主要包括不可逆的...

北大深研院AI4S交叉研究取得重要进展——秦华鹏课题组提出多尺度隐自回归时空神经网络架构U-RNN用于城市...

随着气候变化与快速城市化的加剧，城市内涝风险日益上升，亟需一种快速、精准、具备高时空分辨率的内涝临近预报方法。尽管深度学习（DL）方法在时空建模方面具有巨大潜力，但仍面临两个主要挑战：其一，如何准确捕捉复杂内涝系统的多尺度、非线性的时空依...

化生学院陈语谦团队成果荣获2024年度“深圳人工智能自然科学奖”

2025年3月21日，2024年度第四届“深圳人工智能奖”评选结果揭晓，北京大学研究生院陈语谦课题组凭借“基于人工智能构建世界最大中医药数据库TCMBank”项目荣获深圳人工智能自然科学奖。该奖项由深圳市人工智能学会颁发。

新材料学院潘锋团队与厦大李剑锋团队合作在《自然 通信》发文：发展基于拓扑/图论结构化学与AI的自动化...

电催化是实现可持续能源转化与减碳减排的关键技术。电催化反应总是在特定的环境下发生，并且和环境中的物种发生相互作用，形成工况下的活性相结构，活性相结构搜索的传统算法存在条件依赖性，无法适应无序和动态结构的不足，这需要发展新的研究范式来实现...

城市规划与设计学院赵鹏军教授团队在Nature Communications发文揭示港口城市对城市群地区公路货运减排的...

全球40%的人口居住在离海岸100千米以内的沿海地区，世界50%财富聚集在港口城市。港口城市作为全球供应链的关键枢纽，正面临交通碳排和污染的挑战，建设绿色低碳港口城市和港口运输，探究港口城市交通运输的减排路径，已成为港口城市可持续发展的重要科学问...

Danny Friedmann教授在《Harvard International Law Journal》上发表文章