系统性风险产生于金融机构、金融市场与经济主体之间错综复杂的交互关系网络。从网络视角来看，金融体系具备高度互联互通特征，外部冲击可通过多渠道传导，产生显著的溢出效应，放大初始风险扰动。因此，厘清微观主体决策行为对整体系统稳定性的影响机制，具有重要研究意义。基于网络的分析方法，可刻画系统依存关系、识别金融网络关键节点、研判风险在金融与经济网络中的扩散路径。该研究视角突破了传统孤立风险评估的局限，聚焦于塑造系统韧性与脆弱性的整体动态演化规律。通过融合金融学、网络科学与决策理论的研究成果，该方法能够深化对系统性风险薄弱环节的认知，为构建维护金融稳定的政策体系与决策框架提供理论支撑。

近年来，人工智能的快速发展正推动机器人技术从预设程序执行向认知决策智能化转型。研究者逐渐认识到，真正的智能不仅存在于算法中，更根植于物理实体与真实世界的动态交互，“具身智能”由此成为前沿探索的核心范式。当多个具身智能体协同完成任务时，如何通过感知、规划与控制实现群体智能的涌现，即“协同自主”，便成为关键科学问题。从工业机群协作到自动驾驶决策，对具备强健感知与鲁棒控制能力的具身智能系统需求日益迫切。非结构环境中的精准感知、物理约束下的长时序规划、多机器人分布式协同控制，仍是当前面临的核心挑战。

随着新型疫苗平台、分子诊断技术以及疾病监测体系的快速发展，动物病毒性疾病的预防与控制正迎来新的机遇。疫苗作为防控病毒传播最有效的手段之一，其研发创新、应用效果及推广策略已成为全球兽医学研究的重要方向。

蔬菜作物是支撑人类膳食营养与乡村产业发展的重要园艺产品。当前，蔬菜生产正面临土传病害频发、气候变化胁迫加剧以及种质资源受限等突出挑战。传统育种方法往往难以满足快速遗传改良与优质品种创新的需求。基因组学与分子育种已成为解析复杂农艺性状、挖掘功能基因、培育抗逆及高适应性品种的关键技术路径，对于高山高原蔬菜尤其具有重要意义。

在全球碳中和战略的背景下，碳捕获技术与低碳能源系统近年发展迅猛，已然成为能源绿色转型的核心方向。相关研究重点涵盖碳捕获工艺中的高效吸附、吸收与催化，碳封存过程中的多场耦合、流体流程演化及物化反应规律，以及低碳可持续能源系统的构建与优化。围绕上述关键技术开展研发攻关、机理数值建模与全系统综合优化，能够切实提升碳捕获、利用与封存 (CCUS) 工艺流程的运行效率，大幅压降系统建设与运维成本。在此基础上，持续推进各类低碳清洁能源的产业化与规模化落地应用，全方位助力传统能源产业实现绿色低碳改造与高质量转型升级，赋能行业可持续发展。与此同时，机器学习与人工智能技术的深度融合，不断攻克复杂工况仿真、过程调控、参数优化等技术瓶颈，为碳捕获及可持续能源系统的提质增效提供全维度技术支撑。

Fluids 邀请了西北农林科技大学董玮副教授和兰州理工大学的申正精副教授创建特刊“Fluid Machinery and Fluid Mechanics (流体机械与流体力学)”。本特刊聚焦流体机械与流体力学交叉领域的前沿研究和工程应用，重点发表有关流体机械多相流机理、动态特性分析和性能优化设计的高质量研究成果。此外，本特刊还涵盖了内部流场的数值模拟、实验测试方法、流固耦合理论以及该领域的创新工程实践。

太阳喷流是太阳大气中普遍存在的准直束状物质抛射现象，常伴随太阳耀斑、日冕物质抛射、日冕波及射电暴等多种活动，对上层大气输送物质和能量具有重要作用。因此，研究太阳喷流对理解太阳爆发物理机制、日冕加热、太阳风加速及磁场突变等过程至关重要。新一代高分辨率观测设备及独特视角将为我们深入理解太阳喷流提供新的突破。

近年来，超声波无损检测 (UNDT) 和声发射 (AE) 检测技术因其无损性、高灵敏度、强穿透性和实时监测能力，在无损检测 (NDT) 和在线结构健康监测领域得到了快速发展。作为两种核心的被动和主动无损检测技术，它们已广泛应用于航空航天、石油化工、高速铁路、船舶海洋工程等关键工业领域，在早期缺陷识别、结构安全评估、使用寿命预测、产品质量改进和产业升级等方面发挥着不可替代的作用。

计算机视觉作为人工智能的重要分支，经历了从早期的图像处理与特征提取研究，到如今深度学习、Transformer及多模态感知技术全面应用的跨越式发展。现代计算机视觉不仅在传统二维图像识别中取得突破，还拓展到三维重建、视频理解、姿态估计、场景感知等多维度任务；同时，结合AI与计算机图形学、传感融合及自监督学习等技术，视觉系统在智能驾驶、机器人、医疗影像分析、工业检测等实际场景中的落地能力显著增强，推动了跨学科创新与技术应用。