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2025-04-17 
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虽然室温液态钠钾具有无枝晶生长和自愈合的特性，但在实际电池体系中面临组装困难和泄露的问题。化学化工学院吴英鹏、黄璐团队开发了一种碱金属电池中可控相变负极（PTE）策略，利用液态金属作为反应介质辅助的机械化学反应，实现了电极在电池内部的原位固-液相转变，从而实现液态电极的无枝晶稳定循环。研究成果以“Self-Accelerated Controllable Phase Transformation for Practical Liquid Metal Electrode”为题，在《Angewandte Chemie International Edition》上发表。
此外，团队利用液态金属Ga作为介质，使用功率仅为7W的商用漩涡混合器在室温下利用机械能驱动合金化反应制备了高熵合金。这种高熵合金合成方法突破了高温限制，所用时间短、设备和方法简单方便，耗能极低，元素组分可调并且可以批量化生产，为温和条件批量制备高熵合金提供了一种新的思路，同时也证实了液态金属在机械化学领域的应用前景。研究成果以“Simple，fast，and energy saving：Room temperature synthesis of high-entropy alloy by liquid-metal-mediated mechanochemistry”为题，在Cell子刊《Matter》上发表。
吴英鹏教授和黄璐副教授为两篇文章的通讯作者，湖南大学为第一单位。研究得到了国家自然科学基金、湖南省自然科学基金等项目资助。
图1 可控相变电极（PTE）的形成过程及自生成液态金属介导的机械力化学及原位固态反应机制示意图。
图2 液态金属镓介导机械力辅助室温制备高熵合金的流程图以及高熵合金的室温批量合成。
基于拟神经形态事件的视觉里程计是视觉同步定位与建图（SLAM）领域的一个新兴技术分支。其研究目标是将仿生的拟神经形态视觉技术应用于移动机器人的状态估计任务，以解决传统方法在高速运动、非理想光照等极端工况下性能退化或失效的问题。作为新一代视觉传感器，事件相机相比于传统相机具有更高的时间分辨率和动态范围，能够为移动机器人在高速运动或高动态范围光照场景下的位姿估计提供强有力的支持。然而，如何设计兼容此类传感器特殊数据结构的高效算法，仍然是一个极具挑战性的研究问题。
针对上述问题，湖南大学周易教授团队（NAIL实验室）在先前的研究基础之上进行了创新性改进，提出了基于事件相机的双目视觉与惯性里程计系统，着重优化了3D建图效率与位姿估计精度。通过设计新型边缘点的采样策略并融合前后帧与左右目的深度信息，有效提升了建图模块的完整性与计算效率；针对相机位姿估计中俯仰与偏航分量的退化问题，该研究通过引入IMU测量数据作为运动先验，构建紧凑且稳健的后端优化框架，实现IMU偏置与线速度的实时估计。实验表明，相较于现有主流算法，研究所提出的系统在大尺度室外场景下展现出更高的定位精度（图1）和更为优秀的实时性能。
研究成果以“ESVO2: Direct Visual-Inertial Odometry with Stereo Event Cameras”为题发表在机器人领域顶级期刊IEEE Transactions on Robotics（T-RO）上。同时，该论文系机器人学院首次以学生作为第一作者发表在T-RO期刊的科研成果。湖南大学机器人学院为该工作第一完成单位，2023级博士生牛军凯与钟声为共同第一作者，周易教授为通讯作者。此外，香港科技大学郑家纯机器人研究所的路修远博士、沈劭劼教授，以及柏林工业大学的Guillermo Gallego教授也参与了该项工作。该项研究得到了国家自然科学基金等项目资助。
近日，工商管理学院曾薇副教授与美国密苏里大学彭春燕教授、加拿大毅伟商学院苏宁教授、湖南大学工商管理学院硕士生张思睿、万科泊寓旗下科技公司——小泊科技合伙人肖鑫合作撰写的MBA/EMBA教学案例《万科泊寓：数字技术驱动商业模式创新》，被国际顶尖商学案例库——加拿大毅伟商学院案例库收录入库，并在全球发行。
本案例的“姊妹篇”《万科泊寓：数字技术让租房更美好》发表于2021年（同时被哈佛商学院和毅伟商学院案例库收录），时隔4年，研究团队通过持续跟踪万科泊寓的数字化转型的探索与实践，系统呈现了企业从“科技赋能”到“数据驱动”的战略跃迁。
截至目前，工管院累计有7篇次教学案例被国际顶尖商学案例库——哈佛商学院案例库和加拿大毅伟商学院案例库收录，总篇数位居湖南省首位、全国前列。
近年来，工管院教师团队深耕本土企业实践，结合数字化转型、组织变革等前沿议题，产出了一批高质量原创案例。其中，3篇案例入选哈佛商学院案例库，4篇案例入选毅伟商学院案例库，包括朱国玮教授团队撰写的《滴滴出行：改变中国公共交通》、曾薇副教授团队开发的《博世长沙：以文化助力数字化转型》和《万科泊寓：数字技术让租房更美好》等。这些案例为全球商科教育提供了中国视角的实践样本。
随着计算机硬件及科学计算模拟手段日益发展，在复杂科学问题的研究中，高精度数值模拟已成为了科学家们在实验和理论之外的又一核心研究手段。然而，随着模拟规模的指数级增长，传统计算方法的算力需求已逼近现有硬件极限，严重制约了超大规模模拟的可行性。与此同时，科学界对跨领域通用加速框架的需求日益迫切——从新材料设计到宇宙湍流解析，从生物相变预测到气候建模，亟需一种既能保持计算精度又能无缝兼容异构硬件的底层技术突破。
针对上述问题，材料科学与工程学院夏扬副教授与普林斯顿大学张若垚博士合作，提出了动态块激活（Dynamic Block Activation, DBA）框架，通过智能分配GPU计算单元的动态激活与休眠，在无需修改物理模型核心算法的前提下，实现了连续介质模拟的大幅度加速。测算结果表明，DBA在单个GPU上即可达到近千个CPU核心等效算力，相比高度优化的GPU代码提速5倍，且在GPU集群中展现出近乎完美的线性扩展性，为超大规模的复杂科学计算提供了高效解决方案。该加速框架多领域通用且应用门槛低，可方便快捷的应用于材料、流体、生物等诸多科学领域。DBA的通用性设计使其能够快速适配多学科模型，未来与现有算法融合后，有望成为科学计算的“加速引擎”。
人类活动引发的环境问题正对全人类的健康与福祉构成威胁，环境教育是应对和减缓环境变化全球努力中的关键组成部分，青少年作为未来应对气候变化的公民，是环境教育的主要受众群体，对青少年环境教育的理论与实践研究意义深远。
该研究基于计划行为理论，扩展了规范激活模型与社会认知理论，以探讨影响青少年参与环境保护行为的因素。研究模型融合了理性因素、道德责任感以及外部环境影响，全面分析了塑造行为意图的关键要素，采用结构方程模型识别显著影响青少年参与环境保护意图的主要因素。研究发现，个人规范、资源支持、社会规范、感知行为控制以及对环境保护的态度均显著影响青少年的行为意图，而社会支持对行为意图的影响不显著，值得注意的是，个人规范对青少年行为意图的影响大于主观规范。该研究构建了一个全面的青少年环境行为意图模型，为理解青少年环保行为意图的形成机制提供了新的视角，并为未来环境教育干预与政策制定提供了宝贵的理论支持。
湖南大学教育科学研究院2024级硕士生杜明悦为论文第一作者，湖南大学为第一单位，湖南大学教育科学研究院副教授、硕士生导师ASHRAF MUHAMMAD AZEEM为论文通讯作者。
近半个世纪以来，教育研究领域围绕家庭社会经济地位（SES）对学生教育成果的影响形成了两种截然不同的理论立场：一种强调SES的核心决定作用，另一种则质疑其影响的重要性。两种不同的观点反映了SES与教育成果之间因果关系本质的重要争议。
该研究采用元分析法，系统回顾了1990年至2023年间发表的24项基于K-12阶段（小学至高中）的因果推断研究，揭示了家庭社会经济地位对学生教育成果影响的整体因果效应。该研究结果回应了半个世纪以来家庭社会经济地位中心论和非中心论的学术争议，表明家庭社会经济地位对教育成果的因果影响远小于学界普遍认为的程度，并且这种家庭社会经济地位与教育成果之间的关系可能并不会受到不同情境的影响，为教育干预政策的制定提供了理论与实证基础。
宋琼将助理教授为本文的第一作者，湖南大学为第一单位。香港大学刘钰晗博士为本文通讯作者，其他合作者为香港大学Cheng Yong Tan教授。
该研究基于分位数因子增广回归模型，针对结构不稳定性和模型不确定性双重挑战，提出了新的预测方法。首先，该研究将时变系数引入分位数因子增广回归模型，打破传统模型对固定参数的限制，成功刻画了平滑的结构变化，并有效提取了高维信息。其次，为了解决模型不确定性问题，该研究基于局部向前验证损失函数，提出了时变模型平均方法。在理论层面，该研究在局部平稳数据假设下，证明了系数估计量的相合性，时变权重的渐近最优性和一致性，并推导了模型平均系数估计量的渐近分布。最后，数值模拟实验和基于通胀预测的实证研究表明，相较于固定参数模型，该研究提出的方法能有效提升预测准确性。
Journal of Econometrics期刊是计量经济学领域最受关注的国际顶尖期刊，是理论和应用计量经济学重要研究和高质量研究的展示平台。该期刊的发表范围包括经济研究中的识别、估计、检验、决策和预测的论文。
湖南大学金融与统计学院汪思韦助理教授为论文的通讯作者，其合作者北京大学涂云东教授为论文的第一作者。
