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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

5-氨基酮戊酸光動力療法（ALA-PDT）是一種藥械聯合的新型靶向療法，治療非黑素性皮膚腫瘤、痤瘡、尖銳濕疣等難治性皮膚病療效顯著、副作用小。但ALA-PDT治療過程伴有劇烈疼痛，嚴重影響患者治療感受，是業界公認的ALA-PDT治療瓶頸。此項目團隊在同濟大學醫學院、附屬上海市皮膚病醫院王秀麗教授帶領下，長期致力于ALA-PDT臨床與基礎研究，在國內外率先掌握了“無痛ALA-PDT關鍵技術”，形成相關成果申請國家專利，并將其轉化生產出第一代無痛光動力治療儀用于臨床治療。在此基礎上擬進一步打造個性化、智能化、便捷的新型無痛ALA-PDT，降低對專業醫師的依賴程度，打破技術壁壘，實現無痛ALA-PDT擴大推廣應用，引領“ALA-PDT無痛治療新時代”。第一代無痛光動力治療儀圖片 團隊已將諸多原創性研究成果進行臨床轉化，總結關鍵技術并將其推廣至全國2000多家醫院，直接獲益患者逾100萬人次。第二代治療儀

近日，東南大學智能材料研究院、化學化工學院楊洪教授課題組在光控軟驅動器研究領域取得重要進展，將拓撲學設計與液晶彈性體材料相結合，開發了一種具有多模態、自維持、可調諧運動的軟驅動器。研究成果發表在國際頂級期刊《德國應用化學》上，并被選為VIP論文。

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。

本發明涉及的領域為高通量篩選領域，特別涉及一種具有皮升級精度的自動化微液滴陣列篩選系統的使用方法。本發明通過將液體驅動系統和毛細管中充滿低熱膨脹系數的液體作為載流，并完全排空毛細管內的氣泡，然后將毛細管取樣端浸入與水相樣品不互溶的油相中抽取一段油相至毛細管中，用于隔離水相樣品和載流，再將毛細管取樣端浸入樣品/試劑儲存管中抽取一定體積的水相樣品溶液進入毛細管，最后將毛細管取樣端移入微孔陣列芯片的微孔上方的油相中，將毛細管中的樣品溶液推出至微孔中形成樣品的液滴。本發明液體的定量量取和液滴生成具有皮升級的體積精度，有效降低了高通量篩選中的樣品/試劑消耗，節省了實驗成本。

中國藥科大學科研論文一體化平臺（一期）項目公開招標

基于前期關于雙齒導向基團輔助的C-H鍵活化策略，利用氨基酸作為母體結構，設計合成了一類含有8-氨基喹啉基團的新型手性配體（QAAligands），并制備了相應的手性Ir(III)催化劑。在該催化劑的作用下，可以精準調控二噁唑酮類化合物分子內的C(sp3)-H鍵胺化反應，以大于99%ee實現γ-內酰胺的高效不對稱合成。該類新型催化劑具有一定的類酶特性，可以容忍大量水的存在，并且水的存在對于特定底物具有明顯的促進效果。通過對催化劑的單晶結構進行分析，作者發現該類手性Ir(III)催化劑中的五甲基環戊二烯基(Cp*)，8-氨基喹啉（AQ）和鄰苯二甲酰胺（NPhth）組成了一個規則的溝狀手性空腔，金屬中心處于手性空腔的內部，從而使其具有優異的立體控制能力。通過與韓國高等技術研究院的SukbokChang教授合作進行計算化學的研究發現手性控制的關鍵因素是底物中的C-H鍵與NPhth基團存在多個C-H/π弱相互作用。