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专题前言：脑科学的物理电子学...
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
第六届人工智能自然语言研讨会（NL4AI）前言
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 中的一个重要研究课题，因为它是不同科学和工业利益的目标。自然语言处于学习、知识表示和认知建模的交叉点。最近的几项人工智能成就已多次显示出它们对复杂推理任务的有益影响，在语言建模、处理和推理方面具有巨大的应用前景。然而，自然语言理解仍然是一个丰富的研究课题，其交叉融合涵盖了许多独立领域，例如认知计算、机器人技术以及人机交互。对于人工智能而言，自然语言是范式和应用的研究重点，但同时，它们也是从视觉到规划和社会行为等大多数智能现象的自动化、自主性和可学习性的基石。对这种多样化和有前景的互动的反思是当前人工智能研究的重要目标，完全符合 AI*IA 的核心使命。本次研讨会由 AI*IA 1 的 NLP 特别兴趣小组和意大利计算语言学协会 (AILC) 2 的支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动。在此背景下，NL4AI 2021 [ 1 ] 的组织为研究人员提供了分享专注于多个领域的 NLP 的人工智能应用经验和见解的机会。2022 年版 NL4AI 与意大利人工智能协会第 21 届国际会议 (AIxIA 2022) 在同一地点举行，后者将于 11 月 30 日在意大利乌迪内举行。会议议程可在研讨会官方网站 3 上查看。我们收到了 17 份提交，其中 13 份经过同行评审后被接受。在主题方面，研讨会的贡献范围从纯 NLP 作品到将 NLP 与其他 AI 应用联系起来的更广泛的提案。
化学和电化学储能材料专题前言
众所周知，化石燃料的广泛使用导致大气中二氧化碳水平稳步上升。工业革命前时期大气中二氧化碳平均水平在 180 ppm（冰河时期）和 280 ppm（间冰期）之间波动。根据查尔斯·大卫·基林的测量，1958 年大气中二氧化碳浓度约为 317 ppm。此后，这一数值急剧上升，自 2017 年以来，一直稳定在 400 ppm 以上。毫无疑问，这导致了自然大气平衡的变化，进而导致地球平均温度明显上升。从环境和安全的角度来看，用可再生能源替代对环境有害的化石燃料似乎非常有吸引力，因为使用可再生能源不会产生有毒产品。然而，它们的间歇性和地球上分布不均是
人工智能专刊前言：新兴应用的安全与隐私机遇与挑战
人工智能（AI）具有提高效率和提高准确性的优点，已广泛应用于学术界和工业界[3]。从隐私和安全的角度来看，人工智能为新兴应用带来了机遇和挑战。一方面，人工智能可以帮助相关方在具有挑战性的情况下更好地保护隐私，从而改善最先进的安全解决方案。另一方面，人工智能也存在决策不透明、算法有偏见和安全漏洞的风险，对传统的隐私保护观念提出了挑战。
第五届人工智能自然语言研讨会 (NL4AI) 前言
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 中的一个重要研究课题，因为它是不同科学和工业利益的目标。自然语言处于学习、知识表示和认知建模的交叉点。最近的几项人工智能成就已多次显示出它们对复杂推理任务的有益影响，在语言建模、处理和推理方面具有巨大的应用前景。然而，自然语言理解仍然是一个丰富的研究课题，其交叉融合涵盖了许多独立领域，例如认知计算、机器人技术以及人机交互。对于人工智能来说，自然语言是范式和应用的研究重点，但同时，它们也是从视觉到规划和社会行为等大多数智能现象的自动化、自主性和可学习性的基石。反思这种多样化且有前景的互动是当前人工智能研究的重要目标，完全符合 AI*IA 的核心使命。本次研讨会得到了 AI*IA NLP 特别兴趣小组 5 和意大利计算语言学协会 (AILC) 6 的支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动。在此背景下，NL4AI 2021 的组织为研究人员提供了分享专注于多个领域的 NLP 的人工智能应用经验和见解的机会。2021 年版 NL4AI 与第 20 届意大利人工智能协会国际会议 (AIxIA 2021) 在同一地点举行，由于 COVID-19 大流行而在线举行。会议议程可在官方研讨会网站 7 上找到。征文活动共收到来自意大利（23）、德国（5）和法国（4）的 34 位作者的 12 篇投稿。经过审核，12 篇论文中有 10 篇被接受发表（接受率为 83%）。论文涉及
柔性能源设备特刊前言
柔性能源设备是下一代可穿戴电子产品的基础。柔性能源设备有望具有多种功能，例如从光到电和从电到光的转换、摩擦电能产生能量、能量存储等。这些功能可以通过太阳能电池、发光二极管 (LED)、摩擦纳米发电机 (TENG)、电池和超级电容器等有效实现。柔性能源设备可以集成到柔性、可穿戴和/或便携式平台中，从而在信息、能源、医疗、国防等领域具有广泛的应用前景。然而，与刚性能源设备相比，柔性能源设备面临着更多挑战，需要在制造技术、材料创新、新颖结构设计和深入物理理解方面取得更多突破和研究努力。
《用于能源转换和存储系统的纳米材料》前言
近来，能源转换技术和高效能源存储系统开发领域的研究取得了许多突破。因此，世界经济正在从碳密集型经济转变为可再生能源型经济。由于其可用性和效率，对此类能源服务的需求很高，并且增加了研究人员对非预期来源的研究力度，导致全球变暖污染。例如，寻找可再生资源以节约能源，开发新技术以捕获二氧化碳并将其转化为有价值的产品对于保护环境至关重要。因此，开发其他替代方案，例如回收二氧化碳以发展碳中和经济，将有助于通过减少地方和全球层面的排放来保护生态系统。涉及纳米技术和纳米科学的多学科领域需要化学、生物学、物理学、材料科学和工程学等不同科学领域共同努力，应对可持续能源存储和转换技术的未来挑战。尤其是纳米材料，其独特的特性和表面特性，使这一过程具有巨大的应用前景，纳米材料是设计先进能源转换技术和高效储能系统的核心。