日本研究团队通过增强重组铜绿假单胞菌中乳酸聚合酶基因表达，在提高LAHB乳酸比例的同时保持高分子量，并获得与聚乙烯相当的强度与延展性平衡。

伍斯特理工学院团队利用超声波与深度学习，让掌上大小的无人机在低功耗、低算力条件下穿越雾霾、烟雾等复杂环境，为未来搜救任务提供新型导航方案。

国际团队通过放射性碳测年、古DNA与稳定同位素等方法，分析波兰中北部约公元前4100年至公元前1230年间60名个体遗骸，揭示绳纹陶文化人群的生计调整、小米摄入的地区差异及潜在社会分层线索。

MIT与Symbotic团队利用深度强化学习与经典规划算法相结合，自动为仓库机器人动态“排队”和改道，显著减少拥堵与碰撞风险，在模拟电商仓库中将吞吐量提升约25%。

德州大学奥斯汀分校麦库姆斯商学院金融学副教授Michael Sockin在《经济理论杂志》发表研究指出，提高债券与回购市场透明度虽有助信息获取，但在部分情形下可能促使信贷标准放松、风险累积；相较之下，较低透明度或带来更稳健的市场结果。

一项发表于《自然》的研究基于Tara科考船在太平洋采集的800余份珊瑚样本，重建出645种细菌和古菌基因组，绝大多数此前缺乏基因组信息。研究称，这些珊瑚相关微生物多局限于特定珊瑚类型，并显示出显著的天然产物合成潜力。随着海洋升温导致珊瑚持续减少，相关微生物多样性及其潜在应用价值面临风险。

研究团队提出一种多维全息数据存储方案，将光的振幅、相位和偏振三种属性同时用于编码与读取，实现三维信息存储，在相同体积内显著提升数据容量，并简化读取流程。

佛罗里达自然历史博物馆脊椎动物古生物学退休馆长、佛罗里达大学杰出荣誉教授布鲁斯·麦克法登参与的一项研究显示，训练基于图像的人工智能模型用于化石识别，约250件标本即可达到较高准确率并趋于稳定。相关成果发表于《古生物学》。

《美国化学会杂志》刊发研究显示，研究团队利用深度学习工具重新设计泛素折叠蛋白后，蛋白在高温与强变性条件下仍能保持折叠与功能；核磁共振与分子动力学结果指向一种由表面电荷分布驱动的“中观结构”水合壳机制。

斯蒂文斯理工学院团队结合机器学习与社交网络理论，基于 X（原 Twitter）数据，构建时序分析框架，追踪在线社区的形成、演化与分裂，并为识别错误信息与极化风险提供工具。

与啤酒、葡萄酒和烈酒高度相似的无酒精及低酒精“nolo”产品因不缴纳酒精消费税，形成同品牌配对商品在不同税负与成本结构下的对照，为拆解酒精价格构成与企业定价策略提供了现实样本。

夏威夷大学马诺阿分校研究人员在夏威夷卷叶蛾类群中鉴定出10个新物种，并描述7个新属。研究发表于《Zootaxa》，并对部分既有分类进行了更正。