麻省理工学院的研究人员开发出一种新型仿生膝盖，它能帮助截肢者比传统假肢更轻松地行走、爬楼梯和避开障碍物。该系统直接与用户的肌肉和骨骼组织整合，提供更高的稳定性和控制力，让使用者感觉假肢如同自身的一部分。这项突破性技术通过肌肉神经接口（AMI）和骨整合系统（e-OPRA）实现，前者重新连接肌肉对，恢复神经反馈；后者将钛棒植入股骨，增强稳定性和传感能力。临床研究表明，使用该系统的截肢者在行走速度、爬楼梯和避障等方面均显著优于传统假肢使用者，并且拥有更强的肢体归属感。
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麻省理工学院的研究人员开发了一种新方法，利用AI和3D打印技术，将数字修复直接应用于油画原作。该方法能自动识别并修复数千个受损区域，速度比传统方法快66倍。例如，一个15世纪的油画，传统修复需数年，该方法仅需3.5小时。虽然存在伦理考量，但该技术有望加速大量受损艺术品的修复，让更多艺术品重见天日。
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月球表面岩石中存在高磁场迹象，但月球本身却没有内禀磁场，这困扰了科学家数十年。MIT科学家提出新理论：一次大型撞击产生了等离子云，短暂地增强了月球自身微弱的磁场，尤其在月球背面。来自这次撞击的冲击波，进一步“扰动”了岩石中的电子，使其记录下短暂的高磁场。这项研究解释了月球背面高磁性岩石的存在，并预测了在月球南极附近寻找冲击迹象和高磁性岩石的可能性。
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Allium Engineering，由两位麻省理工学院博士创立，开发了一种革命性的技术，通过在传统钢筋上添加一层薄薄的不锈钢涂层，使其耐腐蚀性提高，从而将桥梁和其他建筑物的寿命延长三倍。这项技术易于整合到现有的钢铁生产流程中，无需额外处理，即可显著延长基础设施寿命，减少维修需求，并降低碳排放。目前，Allium 的技术已在美国多个项目中得到应用，并有望迅速扩展到全球，为构建更持久、更经济、更可持续的基础设施贡献力量。
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麻省理工学院、亚马逊机器人和不列颠哥伦比亚大学的研究人员开发了一种新技术，使机器人能够仅通过内部传感器（无需摄像头或外部工具），通过拿起并轻轻摇晃物体来学习物体的重量、柔软度或内容物。该技术利用机器人和物体的模型进行模拟，通过分析机器人关节编码器的数据来反向推断物体的属性，例如质量和柔软度。这项低成本技术在摄像头效果不佳的环境中（例如黑暗的地下室或地震后的废墟中）尤其有用，并且在处理各种未见场景方面具有很强的鲁棒性。这项研究发表在国际机器人与自动化会议上，未来有望应用于改进机器人学习，使机器人能够快速发展新的操作技能并适应环境变化。
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一项在日本进行的随机对照临床试验显示，利用脑电图（EEG）监测儿童手术过程中的意识状态，可以显著减少麻醉剂用量。研究涉及170多名1至6岁的儿童，结果表明，EEG引导的麻醉方法平均可使患儿术后恢复更快，术后谵妄发生率降低，并缩短了呼吸管拔除时间、麻醉苏醒时间和术后恢复时间。这种方法不仅改善了医疗效果，还降低了医疗成本，并减少了麻醉剂（七氟醚）对环境的影响。研究结果进一步证实了在手术过程中监测脑电波可以为麻醉师提供可操作的指导，以改善患者护理。
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麻省理工学院林肯实验室与圣母大学合作开发了一种名为SPROUT的软体机器人，它像藤蔓一样能够在狭窄空间内穿行，用于搜救被困在倒塌建筑物中的人员。SPROUT由充气软管组成，配备摄像头和传感器，可以灵活地绕过障碍物，探测并绘制内部环境地图，为救援人员提供最佳路径。该项目解决了现有技术在搜救中的局限性，例如成本高昂、操作复杂以及难以在狭窄不稳定环境中操作的问题。未来，SPROUT有望进一步提升，实现对危险的定位和安全评估，最终为救援团队提供完整的行动画面。
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麻省理工学院的研究人员创造了一个“机器学习元素周期表”，将20多种经典机器学习算法联系起来。该框架揭示了如何融合不同方法的策略，以改进现有AI模型或创造新的模型。研究人员利用该框架结合两种不同算法的元素，创建了一种新的图像分类算法，其性能比现有最先进方法提高了8%。这个周期表基于一个核心思想：所有这些算法都学习数据点之间特定类型的关系。研究人员识别出一个统一的方程，它构成许多经典AI算法的基础，并利用它将流行的方法重新构建成一个表格。该表还包含空缺，预测了尚未被发现的算法的存在，为研究人员提供了一个工具包，无需重新发现先前方法中的思想即可设计新算法。
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MIT和哈佛医学院的研究发现，细胞因子IL-17通过作用于大脑杏仁核和体感皮层，分别诱发焦虑和促进社交行为。此研究揭示了免疫系统和神经系统间的紧密联系，IL-17可能最初作为神经调节剂进化，后来被免疫系统利用参与炎症反应。这项发现或将为自闭症、抑郁症等神经系统疾病治疗提供新思路，通过调节免疫系统来影响大脑功能。
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麻省理工学院CSAIL实验室的研究人员开发了一种名为“触觉Vega-Lite”的程序，该程序可以将数据（例如Excel表格中的数据）转换成标准的可视化图表和触觉图表。该工具简化了触觉图表的设计流程，内置了设计标准，帮助教育工作者和设计师快速创建可访问的触觉图表，让视障人士也能轻松理解图表信息，例如比较各州最低工资的条形图或追踪各国GDP的折线图。研究人员计划进一步改进用户界面，并添加机器特定的自定义功能，以提高易用性和准确性。
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从苏联时期学习多门外语的经历，到如今成为MIT认知神经科学副教授，Evelina Fedorenko博士致力于研究大脑语言处理区域。她的研究利用fMRI技术精准定位大脑语言区域，并发现这些区域高度选择性地用于语言处理，与其他认知功能如音乐、代码解读等没有重叠。更进一步，她探究了不同脑区在语言处理中的时间窗口差异，以及大脑语言处理区域在儿童早期发育过程中的变化，并结合大型语言模型的研究，探索大脑语言能力的塑性及冗余性。
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麻省理工学院（MIT）的Putnam数学研讨会，吸引了来自全球各地对数学充满热情的学生。它不仅仅是为参加William Lowell Putnam数学竞赛的训练营，更是一个促进学生交流、提升数学素养和沟通能力的平台。研讨会通过学生间的解题演示、教授的指导和高年级学生的讲座，帮助学生从高中数学奥林匹克竞赛的模式过渡到大学的学习方式。除了解题技巧，研讨会还注重培养学生的沟通能力，鼓励学生进行黑板演示，并提供额外的练习机会。最终，它不仅帮助学生在Putnam竞赛中取得优异成绩，更重要的是培养了他们对数学的热爱和持续学习的动力。
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麻省理工学院的研究人员发现，行人流量从有序到无序的转变取决于一个关键参数——“角散布”。当行人偏离直线行走超过13度时，人群流动就会变得混乱无序。这项研究通过数学建模和实验验证，为公共空间设计提供了新的参考，有助于优化行人通行效率和安全性，避免拥堵和事故。研究人员利用流体动力学模型模拟人群流动，并通过实验记录了志愿者在模拟人行横道上的行走轨迹，最终证实了理论预测的准确性。
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麻省理工学院CSAIL的研究人员开发了一种名为Exo 2的新编程语言，它允许程序员编写“调度”来显式控制编译器生成代码的方式，从而显著提高性能。与现有用户可调度语言（USL）相比，Exo 2允许用户在编译器外部定义新的调度操作，从而创建可重用的调度库。这使得工程师能够用比以往少得多的代码量，实现与最先进的高性能计算（HPC）库相当甚至更好的性能，为AI和机器学习应用带来突破性的效率提升。
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新加坡-麻省理工学院联盟（SMART）的研究人员开发出一种突破性的近红外荧光纳米传感器，能够同时检测和区分活体植物中的两种铁形式——Fe(II)和Fe(III)。该传感器实现了对植物铁吸收、运输和不同形式之间变化的实时、无损监测，为精确施肥和提高作物产量提供了新的工具，有助于更可持续的农业发展。这项技术有望应用于各种植物物种，并扩展到环境监测和健康科学领域。
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一项由麻省理工学院领导的新研究证实，由于全球努力减少消耗臭氧层物质，南极臭氧层正在修复。该研究首次以高统计置信度证明，臭氧层的恢复主要归因于消耗臭氧层物质的减少，而非其他因素。研究人员使用“指纹”方法，通过比较模拟和卫星观测数据，确认了消耗臭氧层物质减少对臭氧层恢复的特定影响。预计到2035年左右，南极臭氧层空洞可能在某些年份完全愈合，这证明人类能够解决环境问题。
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MIT和柏林自由大学的工程师们研发出一种新型生物胶水，它结合了贻贝超强防水粘合力和黏液的抗菌特性。这种胶水由贻贝启发的聚合物和黏液蛋白组成，可在潮湿表面牢固粘合并防止细菌积聚。未来，该胶水可用于医疗植入物，防止感染。这项研究为生物材料设计开辟了新途径，也可能应用于可持续包装材料等领域。
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科学家观测到距离地球2.7亿光年的超大质量黑洞1ES 1927+654发出周期性X射线闪光，其频率在两年内从18分钟一次增加到7分钟一次。研究人员推测，这可能是由于一颗白矮星正以惊人的速度靠近黑洞事件视界造成的。这颗白矮星可能正在进行一场精妙的平衡表演，在被黑洞吞噬前，不断抛射物质，从而避免坠落。这一发现不仅挑战了我们对黑洞周围环境的理解，也为未来利用引力波探测器LISA验证这一理论提供了机会。
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麻省理工学院的物理学家们利用太赫兹激光成功地在一个反铁磁性材料中创造了一种持久的新磁态。这项研究发表在《自然》杂志上，展示了如何利用与材料原子自然振动频率相匹配的激光脉冲来改变原子自旋的平衡，从而切换材料的磁性状态。这种技术为控制反铁磁性材料提供了一种新的方法，有望应用于更高效、更小巧的节能内存芯片设计。这项突破克服了以往难以控制反铁磁性材料的难题，为信息处理和存储技术带来了新的可能性。
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麻省理工学院认知科学家的一项新研究揭示了法律文本晦涩难懂的原因。研究发现，法律语言的复杂性并非源于不断修改和添加信息，而是为了营造权威感，如同魔法咒语般，复杂的句式结构和专业术语被用来彰显其特殊地位。研究人员通过实验发现，即使是非专业人士，在撰写法律文本时也会不自觉地使用这种复杂的语言风格。这项研究或将推动立法者们致力于使法律文本更易于理解。
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麻省理工学院的研究人员开发出一种新的非侵入式成像技术，利用高功率激光，能够将光穿透深度提高一倍以上，实现更清晰、更快速的活体组织成像。该技术无需对组织进行预处理，通过自适应定制激光光，最大限度地减少光散射，从而捕捉到细胞在不同组织层面的更精细图像。这项突破将极大促进癌症研究、组织工程、药物研发和免疫反应研究等领域的发展。
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麻省理工学院的研究表明，浏览网络负面内容会加剧心理健康问题，并形成恶性循环。研究人员发现，心理健康状况较差的人更容易浏览负面内容，而这些内容又会反过来加剧他们的症状。他们开发了一个名为“Digital Diet”的网络插件工具，可以帮助用户评估搜索结果的情感倾向，从而做出更明智的选择，避免负面内容的影响。
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麻省理工学院的工程师们开发了最大的开源汽车设计数据集DrivAerNet++，其中包含超过8000种汽车设计及其空气动力学数据。该数据集以3D形式呈现，并包含各种数据模态，如网格、点云和参数列表，可用于训练人工智能模型，以加速环保汽车和电动汽车的设计，并显著提升燃油效率和续航里程。该数据集的公开发布，旨在推动汽车设计领域的创新，并为构建更可持续的汽车未来奠定基础。
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麻省理工学院机械工程系的研究人员开发了一种新的设计框架，用于控制超声波在微型声学超材料中的传播。该框架通过精确放置微型球体来调节超声波在三维微型超材料中的传播速度，实现波导或聚焦响应。研究人员通过实验证明了微型材料中可调谐的弹性波速，并展示了一个声学多路复用器。这项工作为超声成像或通过超声传输信息的微型设备和组件的开发铺平了道路，并推进了微型声学超材料的制造和表征能力。
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从2025年秋季开始，麻省理工学院将扩大助学金范围，家庭收入低于20万美元的本科生将可以免除学费，这涵盖了80%的美国家庭。对于家庭收入低于10万美元的学生，其父母无需支付任何费用，包括学费、住宿费、伙食费以及书本和个人开支。新的助学金计划旨在使麻省理工学院的教育更加经济实惠，让更多有才华的学生能够接受世界一流的教育。
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麻省理工学院的工程师们开发了一种新型太阳能海水淡化系统，该系统可根据太阳能的变化实时调整淡化速度。与其他设计不同，它无需电池或备用电源即可最大限度地利用太阳能。该系统在为期六个月的新墨西哥州地下水井测试中，即使在天气和光照条件变化的情况下，平均也能利用超过 94% 的太阳能板电力，每天生产高达 5000 升水。该系统主要用于淡化微咸的地下水，为缺乏淡水资源的内陆社区提供低成本的饮用水。
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麻省理工学院Markus Buehler教授开发了一种新的AI方法，该方法结合了生成式知识提取、基于图的表示和多模态智能图推理。该方法使用受范畴论启发的图作为核心机制，使模型理解科学中的符号关系。通过分析1000篇关于生物材料的科学论文，构建了一个知识图谱，揭示了不同信息之间的联系，并发现了相关概念组和关键连接点。该模型不仅能找到生物材料与贝多芬第九交响曲之间的相似性，还根据康定斯基的画作《第七构图》的抽象图案，推荐了一种新的菌丝体基复合材料。该AI模型的应用可促进创新可持续建筑材料、可生物降解塑料替代品、可穿戴技术和生物医学设备的开发。
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麻省理工学院的工程师们开发了一种新的电极设计，可以提高将二氧化碳电化学转化为乙烯等有用产品的效率。该设计解决了电极材料导电性和疏水性之间的矛盾，通过在疏水性聚四氟乙烯薄膜中编织导电铜线，既保证了电流传导，又防止了电解液渗漏。研究人员在实验室规模上验证了该设计的有效性，并通过模型计算出最佳的导线间距，为未来更大规模的工业应用奠定了基础。
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麻省理工学院的工程师们发现，肌肉在运动过程中收缩会释放出一系列生化信号（肌动蛋白），这些信号能够促进神经元生长。实验表明，暴露在肌动蛋白中的神经元比未暴露的神经元生长速度快四倍。此外，研究还发现，神经元不仅会对运动的生化信号做出反应，还会对其物理影响做出反应。反复拉伸神经元，模拟肌肉在运动中的收缩和扩张，也能促进神经元生长。这项研究首次表明，运动的物理效应和生化效应在促进神经生长方面同等重要，为治疗神经损伤和神经退行性疾病提供了新的思路。
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麻省理工学院的研究人员利用3D打印技术制造出一种不含半导体的可复位保险丝，这种器件能够像硅基晶体管一样执行开关功能，为3D打印制造电子器件开辟了新的可能性。虽然性能不及传统晶体管，但新器件可用于电机速度控制等基本操作，并有望应用于更广泛的领域，推动电子产品制造的普及化。
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