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成果描述：1. 對含重金屬的各類廢物，如：垃圾焚燒灰、污染的淤泥、土壤等進行無害化處理。 特別是對于垃圾焚燒發電廠垃圾焚燒飛灰，利用高效的重金屬處理藥劑，結合先進工藝對其進行無害化處理，使其達重金屬浸出毒性到國家相關標準。 2. 對工業廢棄物，在充分研究其化學成分的基礎上，進行資源化利用。 特別是對于垃圾焚燒灰渣、釩鈦工業廢渣、廢玻璃等固體廢棄物，使之轉化為陶瓷瓷磚、多孔磚等建筑材料。 部分成果為校企產學研合作成果。市場前景分析：對含重金屬的工業固體廢棄物進行無害化處理，達到國家處置相關標準，具有巨大的環境效益。 對工業廢棄物進行資源化利用，使之轉化為建筑材料，產生附加價值，具有巨大的經濟效益。與同類成果相比的優勢分析：以專利技術為依托，為技術需求方進行針對性定制工業廢棄物無害化處理方案或資源化方案。

可視化、智能化通信資源展示系統

1. 對含重金屬的各類廢物，如：垃圾焚燒灰、污染的淤泥、土壤等進行無害化處理。 特別是對于垃圾焚燒發電廠垃圾焚燒飛灰，利用高效的重金屬處理藥劑，結合先進工藝對其進行無害化處理，使其達重金屬浸出毒性到國家相關標準。 2. 對工業廢棄物，在充分研究其化學成分的基礎上，進行資源化利用。 特別是對于垃圾焚燒灰渣、釩鈦工業廢渣、廢玻璃等固體廢棄物，使之轉化為陶瓷瓷磚、多孔磚等建筑材料。 部分成果為校企產學研合作成果。

近日，上海交通大學電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調控，對飛秒激光器的設計具有重要的應用價值。相關成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發表于國際光學頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應著原子分子、材料、生物蛋白、化學反應等豐富物質體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應用。鎖模激光器作為產生飛秒脈沖的重要基礎研究工具，在物理、化學、生物、材料、信息科學等領域都有廣泛的應用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發明以來，與其相關的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學的快速發展，越來越多的前沿應用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。由于飛秒脈沖的產生涉及非常復雜的非線性和色散傳輸效應，達到特定脈沖狀態的穩態輸出需要對激光器多個參數在高維空間進行優化，傳統基于激光器光學設計和優化的方法已被證明難以精確實現。 通過對飛秒脈沖狀態進行智能識別，結合智能算法對激光器多參數進行全局優化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環內引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術，通過時域到光譜的轉換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應的瞬時光譜寬度和形狀。結合智能控制算法，實現了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領域首次實現飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態無法精確調控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態至寬譜鎖模態以及從三角形光譜脈沖態至寬譜鎖模態的演變過程，發現兩者動力學過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態可能決定中間動力學過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學著名專家John Dudley教授（歐洲物理學會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認為本工作極具創新性，開拓了研究鎖模動力學新的可能性，很可能應用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發表在光學領域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學學會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統機器學習方法需要大量訓練數據進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種由生成對抗網絡（GAN）驅動的進化多目標算法。

1．成果介紹有機無機雜化發光材料是一類重要功能性雜化材料，因無機物與有機物在分子水平或納米尺寸復合和雜化，使其制得的雜化材料同時兼具無機和有機組分的優良特性、便于分

本發明涉及數字化牙片機，屬于口腔或牙科裝置技術領域。本發明解決了非機械固定的不穩定性和非數字化控制的低效性。本發明包括牙片裝置、攝片裝置、支撐裝置和驅動裝置，支撐裝置通過驅動裝置連接于牙片裝置和攝片裝置下端，牙片裝置包括牙片、卡板、攝像頭和光源，通過攝像頭確定牙片位置；攝片裝置包括攝片機、固定臺、過濾裝置、控制單元、采集單元、藍牙單元和電池單元，數字化控制更高效；支撐裝置包括水平支架、豎直支架和底部支架，機械固定增加穩定性；驅動裝置包括牙片驅動電機和攝片驅動電機，進行角度調整。本發明具有高穩定性和高成功率等優點。