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竹子“变身”高透光电磁屏蔽材料******

　　竹材是一种常见的生物质材料，具有可持续性、生长速度快、资源丰富等优点，被广泛用于家具制造及家居装饰用材领域。但是，你见过透光竹材吗？它不仅透光还可以隔热、保温、屏蔽电磁，这样神奇的材料是怎么制成的呢？

　　近日，南京林业大学家居与工业设计学院吴燕教授领衔的课题组，通过一种简单高效的处理方式，将竹材转化为具有良好光学性能的透光原竹和透明竹片，同时保留了原竹天然形状和纤维素骨架结构。日前，相关研究论文发表于国际期刊《纳微快报》。

　　科技创新将竹材利用最大化，竹材逐渐作为木材、塑料、钢筋等材料的替代品被开发利用，形成了重组竹、竹编工艺品、竹纤维制品、竹碳制品等100多个系列上万个品种，竹材产品已经覆盖生产生活的各个领域。我国是世界竹材产品生产、贸易第一大国，2020年，全国竹产业产值近3200亿元。

　　随着人们对家居环境个性化装饰需求的日益增多，将竹材等环保材料转化为新型材料的研究越来越多，吴燕课题组的研究便是其中之一。

　　论文第一作者王晶介绍，透光竹材的制备主要分为两个步骤，第一步是去除发色基团，第二步是浸渍折射率与竹纤维素模板相同的聚合物。

　　由于竹材的孔隙率较低，竹材去除木质素和浸渍聚合物的时间比巴沙木、杨木等密度较小的木材要长，因此制备具有一定厚度的透光竹材是一项挑战。

　　该课题组选取5年生毛竹为原材料，将去青后的原竹浸泡在过氧化氢和乙酸混合溶液中，再利用简单的化学预处理脱除原竹中的木质素，木质素的去除会导致更多孔隙出现，有利于下一步的填充过程。最后向竹纤维素模板中填充折射率指数与其相匹配的树脂，再经过快速固化工艺，一款具有优异光学传输性能、抗拉伸性能、表面装饰性和美学价值的透光竹材便应运而生了。与其他不同聚合物浸渍方法制备的生物质透明样品相比，透光原竹固化时间非常短，因此显示出显著的快速制备加工潜力。

　　“此类将原竹直接加工成竹纤维素模板再合成透明材料的方法，将大大减少前期原料机械加工和后期原料成型的步骤，不仅减少了能耗，也减少石化资源的浪费。”吴燕说。同时，这个方法还可以用于处理其他高密度、低孔隙率的生物质材料。

　　据介绍，透光竹材的壁厚可达6.23毫米，透光率约60%，照度为1000勒克斯，吸水质量变化率小于4%，纵向抗拉强度达到46.40兆帕，表面性能为80.2HD（布氏硬度计测试出来的硬度单位）。

　　吴燕教授领衔的课题组将透光原竹与透明竹片、电磁屏蔽膜组成一款复合器件，整体结构类似于常见的蜂窝板，其中透光原竹充当核心骨架、透明竹片为面板、锡掺杂氧化铟薄膜为功能层。

　　经过研究发现，这款复合器件可表现出显著的隔热、保温性能以及电磁屏蔽性能，在家居与建筑装饰材料领域具有广阔前景。（记者 张 晔 通讯员 方彦蘅 姚会春）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）