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國內外大科學工程研究中如激光聚變，空間光學，天文望遠鏡等，都對大口徑光學元件提出了較大的需求和較高的要求，而國內大口徑光學加工制造能力還遠落后于美國，歐洲等國家。隨著國內對大口徑光學元件的需求越來越大，精度越來越高，口徑越來越大，孔徑也不斷增大，適用于大尺寸、非球面、高效、精密的柔性加工技術已成為制約其發展和亟待解決的關鍵問題。利用智能化自動化技術生產取代傳統手工低效率研磨已經成為必然趨勢。為適應大口徑光學元件的加工，結合現有成熟工業機器人技術條件，先進制造裝備及控制實驗室開展了多工具柔性磨拋復合加工技術的研究，利用工業機器人模擬手工研磨鏡面加工技術，通過在末端關節安裝的專門研發磨拋工具頭對各型大口徑平面及曲面類光學元件進行高效率研磨加工，還能根據光學元件面形檢測得出的誤差結果，專門開發了自主知識產權的軟件能智能化地在光學表面相應的區域自動選擇修正工具，并自動通過高效疊代算法得出合適的磨拋材料去除函數，并生成高精度光學表面加工程序，有效地控制加工大口徑光學元件過程中產生的各種誤差，特別是能有效克服“蹋邊問題”，該成套技術不僅能大大提高大口徑光學元件的拋光效率和加工精度，另外與采用精密數

快速診斷COVID-19是控制大流行的關鍵。本項目通過對新冠患者、健康人、醫護人員、上呼吸道感染（非新冠）的呼出氣中揮發性有機物進行了篩查。通過數據分析，發現新冠患者呼出氣中存在有別于健康人和其他患者的特征性有機化合物（VOC）生物標志物。呼出氣的采集只需1-2分鐘內完成，一次性耗材，無交叉污染。通過GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC傳感器可以快速實現對患者的新冠篩查，全程無需任何生物檢測試劑，專業技術要求低，簡單無創、費用低廉，初步數據顯示相對于核酸檢測該方法的靈敏度和特異性均能達到90%。本發明的方法無論是采集呼出氣樣本后進行離線分析，還是通過被測者直接面向儀器呼氣的在線分析，都操作簡便，且呼出氣樣本純凈無需預處理即可進行分析，大大縮短了篩查時間，如利用GC-IMS在5分鐘以內即可完成整個篩查過程，若使用PTR-MS則可以縮短至1分鐘以內。本發明方法實現了通過呼出氣進行新型冠狀病毒感染的快速篩查，能夠方便快捷地為入境人員檢測和公共衛生管理等工作提供指導依據。同時，通過實時監測特定的VOC種類，可以實現對公共場所環境中是否有新冠患者進行預警。 該項目已經完成了前期測試驗證， 對60位受試者進行了測試，包括10名新冠患者，21名健康人，7名肺癌患者，22名上呼吸道感染患者（非新冠患者）以及相關背景。?本發明旨在提供一種基于呼出氣揮發性有機物（VOC）的新型冠狀病毒感染的快速篩查方法，從而可以無創、快速篩查被檢測對象是否感染了新型冠狀病毒，該方法可用于海關入境、公共場所、社區醫院等場景的新型冠狀病毒感染的篩查，也可以用于大量的流行病的調查篩查。此外，通過實時監測特征性的VOC種類，可以實現對公共場所是否存在新冠患者進行預警，保障空氣的生物安全，減少避免新冠傳播。

本項目是新興的自動化系統與計算機技術等多學科交叉領域前沿重大問題的研究，屬人工智能、知識工程技術領域。早期專家系統中知識的自動獲取與知識匱乏成為其瓶頸問題，一直制約著專家系統的發展。本項目找到了解決這一瓶頸問題的有效途徑與方法，即用知識發現創新技術來實現知識的自動獲取與解決知識匱乏這一難題；有望將專家系統的發展推向新階段。 本項目提出了一種基于知識發現創新技術的專家系統，簡記作ESKD， ESKD是將KDTICM與傳統的專家系統相融合的結果,它以原創性理論KDTICM為貫穿,以動態知識庫為主線,以全新的知識表示和獲取方法為依托,構成了多層遞階的獨特結構,很好地解決了傳統專家系統中極為重要的“知識自動獲取”與“知識匱乏”的瓶頸問題;成為新一代專家系統的基本概型(新分支學科)。 它具有多知識源、多知識融合、多抽象級等特征的全新總體架構、全新知識自動獲取構件、全新動態知識庫系統、全新推理機。(見圖5)“科技時報”就“中國科學”發表的此文與產生的重要影響作了報道。ESKD促進與影響著基于KDTICM的其它智能系統新構造的形成。 ESKD全新的構造要素:1)知識獲取源除書本知識、專家知識與經驗、推理機制外,增加了數據庫與知識庫的知識源;并利用KDTICM自動獲取知識,拓展了知識自動獲取的新途徑。2)構造了獨特的基礎知識庫--衍生知識庫--合成知識庫--綜合知識庫--擴展知識庫的動態知識庫系統。3)集成了模糊、綜合歸納、定性、基于案例等多種推理形式和方法。4)采用我們獨立提出的基于語言場的知識表示方法,能夠深層次的綜合表達具有不確定性與定性描述特征的知識。5）結合了KDD*和KDK*的多項相關專利技術。 ESKD突顯其技術先進與學科領域促進作用的根源，就是作為其理論基礎的KDTICM(我們獨立提出的基于內在認知機理的知識發現理論)及其載體（軟件系統ICCKDSS）是原創性的與自主的。這一點由3項國際獲獎及其評價書、國際著名科學家與國內5院士評價、10項國家發明專利(詳見附件)、教育部鑒定、國內外著名刊物發表的論著等證實。

一種基于調控微管聚集的靶向性多肽?葫蘆脲超分子組裝體及其制備方法及應用。其特征在于：芐基咪唑通過化學修飾到多肽的骨架上，不僅保留了多肽靶向微管蛋白的能力，還為芐基咪唑與CB[8]的非共價包結提供了錨點。形態學研究表明，微管的自組裝形貌通過的交聯可以戲劇性地從纖維狀的納米聚集體轉變為顆粒狀的納米聚集體。此外，細胞和活體實驗證明，廣泛的超分子交聯可以誘導細胞凋亡，最終抑制腫瘤的增殖。本發明的優點是：證明了微管之間的聚集可以通過多肽?微管蛋白之間的相互作用和多肽?葫蘆脲之間的超分子作用進行有效地調控，這可能被發展成為治療癌癥等許多退行性疾病的有前途的療法。

（專利號：ZL 201510137245.3） 簡介：本發明公開了一種基于分層配料與布料的燒結過程SO2、二噁英協同減排方法，屬于燒結過程污染物減排技術領域。本發明的具體步驟為：步驟一：燒結混料：制備燒結混合料和配有添加劑的混合料，其中添加劑為尿素顆粒；步驟二：燒結布料：在燒結臺車的上面鋪裝鋪底料層；將燒結混合料鋪裝在鋪底料層的上面形成第一混合料層；再將配有添加劑的混合料鋪裝在第一混合料層上面形成協同減排料層；而后將燒結混合料鋪裝在協同減排料層上面形成第二混合料層；步驟三：煙氣集中收集處理：將臺車中后部的風箱內的煙氣經增壓泵匯入布袋除塵器。本發明通過分層配料與布料，實現了燒結過程SO2、二噁英的協同減排，大大減輕了鋼鐵企業的減排負擔。  

本發明公開了一種基于開槽結構的四分之一模基片集成波導濾波器，包括四分之一模基片集成波導弧形腔，四分之一模基片集成波導弧形腔通過基片集成波導圓形腔沿任意兩條相互垂直的磁壁分割得到，四分之一模基片集成波導弧形腔包括介質基片，介質基片的上表面設有上金屬層，介質基片的下表面設有下金屬層，介質基片中沿四分之一模基片集成波導弧形腔的周向均勻分布有貫穿上金屬層和下金屬層的金屬通孔。本發明相對于傳統的基片集成波導圓形腔有效實現了小型化。并且，相對于傳統的多層結構，本發明結構簡單，加工方便。此外，相對于傳統的微帶結構，本發明的濾波器品質因數高，損耗小。

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

本發明公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理系統，包括數據接收設備、數據解析處理設備、數據傳輸通道和數據輸出設備。本發明還公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理方法，其通過以太網接口接收數據，利用處理器的多個核并行處理數據，由FPGA實現數據的輸出。相比現有技術，本發明系統及方法能夠大大提高數據的旋轉效率以及吞吐量，從而實現數碼印花機的高效能產出。

本發明公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理系統，包括數據接收設備、數據解析處理設備、數據傳輸通道和數據輸出設備。本發明還公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理方法，其通過以太網接口接收數據，利用處理器的多個核并行處理數據，由FPGA實現數據的輸出。相比現有技術，本發明系統及方法能夠大大提高數據的旋轉效率以及吞吐量，從而實現數碼印花機的高效能產出。

快速診斷COVID-19是控制大流行的關鍵。本項目通過對新冠患者、健康人、醫護人員、上呼吸道感染（非新冠）的呼出氣中揮發性有機物進行了篩查。通過數據分析，發現新冠患者呼出氣中存在有別于健康人和其他患者的特征性有機化合物（VOC）生物標志物。呼出氣的采集只需1-2分鐘內完成，一次性耗材，無交叉污染。通過GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC傳感器可以快速實現對患者的新冠篩查，全程無需任何生物檢測試劑，專業技術要求低，簡單無創、費用低廉，初步數據顯示相對于核酸檢測該方法的靈敏度和特異性均能達到90%。