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中国科学技术大学团队

废旧锂电池回收有了绿色新技术

近日，中国科学技术大学陈维教授课题组首次提出了一种基于电化学原理的绿色可持续废弃物回收管理策略，能够同时实现废旧锂离子电池正极材料中的锂资源回收和工业尾气中的氮氧化物污染物的捕获和转化。研究成果日前发表于《自然·可持续发展》。

研究团队巧妙设计了一种无能量消耗的回收方法，利用尾气中二氧化氮的电化学还原电位与废旧电池正极材料的电化学氧化电位差，不仅成功回收了废旧电池正极材料中的锂资源，还将二氧化氮转化为高价值的硝酸锂盐。与此同时，这一过程还能实现大量的能量输出，为锂回收与污染物治理提供了一种高效、环保且具有经济价值的全新解决方案。

具体来说，锂离子将自发地从废旧锂电池正极材料中脱出进入电解液中，而另一侧的二氧化氮则会被还原为亚硝酸根，两者结合形成的亚硝酸锂为直接的电化学反应产物，同时产生大约0.4V的输出电压。 电化学反应产物亚硝酸锂则会被空气中的氧气进一步氧化成为更加稳定的硝酸锂产物。

研究人员还分析了所提出的回收策略与传统回收策略在经济和环保等方面的优劣势。 针对电池回收工艺中各个主要回收步骤的能耗、二氧化碳排放以及成本收益进行系统性核算后显示，所提出的回收工艺在能耗和二氧化碳排放量上远远低于目前主流的回收策略，表明该策略在绿色可持续经济上具有绝对的领先优势。 对成本收益计算结果分析表明，所提出的策略也优于其他4种传统回收策略。

天津大学与清华大学联合团队

开发世界首个“双环路”脑机接口系统

新学期伊始，天津大学脑机海河实验室和清华大学集成电路学院联手，成功开发了一款基于忆阻器神经形态器件的新型无创演进脑机接口系统。这项研究首次揭示了脑电发展与解码器演化在脑机交互过程中的协同增强效应，成功实现了人脑对无人机的高效四自由度操控。相关成果已在线发表于国际权威期刊《自然·电子》。

脑机接口能实现大脑与机器直接信息交流，促进生物智能与机器智能融合，被公认为是新一代人机交互和人机混合智能的核心技术。如何通过脑机之间的信息交互实现“互学习”，进而促进脑机智能的协同演进，是突破脑机性能瓶颈的重点和难点。

天津大学与清华大学研究团队首次提出了“双环路脑机协同演进框架”，并通过忆阻器神经形态器件构建了全新的脑机接口系统。在双环路框架下，“机学习”环路中的忆阻器解码器通过适应脑电信号波动完成解码参数更新，“脑学习”环路中的任务相关脑电特征在“决策—反馈”循环的引导下不断正向演化。相关算法基于128kb规模的忆阻器神经形态器件实现了硬件化部署，将脑电信号的多步计算过程优化为单步计算。相比于传统纯数字硬件方案，忆阻器新方案的归一化解码速度提高了2个数量级（百倍）以上，能耗降低了3个数量级（千分之一）以下。

福州大学超级计算团队

利用DeepSeek构建医疗超算大模型

近日，福州大学超级计算团队依托学校医工交叉研究院的算力平台，成功完成DeepSeek-R1-70B大模型的本地化部署。经过检索与知识的增强与优化，该团队构建出应用于医疗健康领域的可循证、规范化超算大模型，并致力推动该大模型在福州大学附属省立医院、福建省肿瘤医院、福建省妇幼保健院和福建医科大学孟超肝胆医院落地应用，为医疗行业发展注入新动力。

此次部署过程中，团队聚焦DeepSeek大模型在医疗领域的能力边界展开全面测试。结果显示，该大模型在多个医学数据集上展现出卓越性能，为后续构建更具针对性的超算大模型提供了坚实基础。在此基础上，团队基于DeepSeek-R1-70B大模型进行功能拓展，融入实时联网检索引擎、结构化医疗知识融合、诊疗规范化引导等功能，实现了循证医学查房MDT、病历摘要总结、临床诊疗辅助决策等典型医疗应用场景。

据介绍，福州大学超级计算团队是一支依托计算机与大数据学院组建的多学科交叉队伍。未来，福州大学超级计算团队将继续携手各领域的学术团队，共同推进大模型的技术创新与产业转化，致力推动大模型在医疗健康、金融科技等重点领域的深度应用，助力相关行业的数字化转型与高质量发展。

本文来源｜中国教育报2025年2月22日02版，原标题《 中国科学技术大学团队研究取得突破 废旧锂电池回收有了绿色新技术 》；2025年2月24日02版，原标题《 天津大学与清华大学联合团队 开发世界首个“双环路”脑机接口系统 》《 福州大学超级计算团队 利用DeepSeek构建医疗超算大模型 》

本文作者｜中国教育报 记者 方梦宇 陈欣然 龙超凡 通讯员 焦德芳 施卫华

责任编辑｜杜润楠