简介：最近，美国加利福尼亚大学（UC）圣地亚哥分校工程师证明了一种有效捕获光的新方法，利用一种由矩形金属波导和光散射陶瓷组成的超材料设备，能使光停住并长时间保留在光腔中。这项研究攻克了当前纳米光学中一个重要难题，研究人员正在寻找捕获光的方法，用光作光学计算线路和微型开关等设备。相关论文发表在最近的《物理评论快报B辑》上。
简介：随着环保意识的增强，绿色包装越来越人们及政府机构的重视，对绿色保证的优劣评价，则成为一项关键的工作。本文运用模糊神经网络，对已建立的绿色包装指标体系进行评价，最后得到一个合理的评价结果，实例表明该方法可以作为绿色包装评价的理论研究内容，可以为政府以及其他检测部门提供一种可行的理论依据。
简介：来自卡耐基梅隆大学和加州大学伯克利分校的研究团队发现，在锂空气电池的电解质中将不同类型的盐混合，能增加电池容量同时保留充电能力。除了锂空气电池，这种新方法预计还将影响电池研究的其它领域。
简介：介绍采用BP，RBF和Elman神经网络计算制冷剂物性参数的方法。以R11，R134a和近共沸混合制冷剂R410A为研究对象，分别建立三种制冷剂的BP，RBF和Elman网络饱和物性参数计算模型。根据该模型由已知温度求各制冷剂在饱和气和饱和液状态下的其他物性参数值，通过与REFPROP软件计算结果进行对比，证明BP，RBF和Elman神经网络物性计算模型具有很高的精度，可以用于物性参数的计算，是一种新的物性计算方法。
美证明一种长期保留光的新方法
基于模糊神经网络的绿色包装评价及研究
卡耐基梅隆大学和加州大学伯克利分校的研究团队发现增加电池容量同时保留充电能力的方法
神经网络模型在制冷剂物性参数计算中的应用
