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本發明公開了一種螺旋體MOC材料光催化劑的制備方法及應用，其為結構通式(I)的化合物。本發明化合物是一種在可見光下可降解染料、四環素及還原六價鉻的光催化劑，催化劑易于從溶液中分離，具有良好的結構穩定性和可重復使用性。

本發明屬于超材料設計相關技術領域，其公開了一種適用于具有功能梯度及拉脹屬性的超材料的拓撲優化方法，其包括以下步驟：(1)采用加權法建立每層的、同時考慮微觀結構拉脹屬性及宏觀結構剛度屬性的多目標優化模型；(2)控制所述超材料結構整體在一個方向上的拉脹屬性及剛度屬性呈梯度形式分布；(3)計算每層設計域上的微觀位移、宏觀位移、以及每層微結構的等效彈性屬性；(4)基于計算獲得的敏度，采用優化準則法更新設計變量，進而判斷所述目標函數是否收斂。上述拓撲優化方法采用加權法建立同時考慮微觀結構拉脹屬性及宏觀結構剛度屬性的多目標優化模型繼而進行優化，使得優化后的超材料同時具備拉脹屬性及足夠的剛度。

南方科技大學化學系副教授何鳳課題組在能源領域頂級期刊Joule發表最新研究成果，介紹了團隊合成的一種定位三氟甲基取代的高效有機太陽能電池受體材料，該材料可通過H/J聚集的協同作用形成具有更多電子跳躍傳輸結點的三維網絡結構，可極大改善電荷在分子間的傳輸，大幅提高器件性能。 在該研究中，團隊成功地將三氟甲基引入到稠環電子受體中，得到了超窄帶隙受體BTIC-CF3–γ，并將其應用于太陽能電子器件中，極大地提高了器件的能量轉換效率，充分體現出光譜紅移和超窄帶隙的優勢，在多元體系、半透明器件和疊層器件應用方面展示出非常有潛力的前景。更重要的是，BTIC-CF3–γ的單晶結構有助于研究人員從分子層面理解這類分子的堆積形式以及分子間相互作用，也為進一步設計新的高性能材料提供了有利的依據和指導。

生產級材料詳細信息：索要完整生級級材料資料請訪問清鋒科技官網下載 3D打印材料-LuxCreo清鋒科技 清鋒的智能工廠和材料實驗室可以與學校、科研院所聯合，開展新材料、新工藝、新設計的驗證。   【教育解決方案】Lux 3Li+打印機--耐高溫樹脂材料應用案例 面向高教、職教的實訓項目，基于光固化3D打印技術，設備提供、材料提供、軟件提供、課程資源提供、師資培訓、實訓項目以及軟硬件平臺的一體化解決方案；服務于高校相關專業的教學實驗、科研創新和項目開發等應用場景。 清鋒光固化教育課程解決方案 3D打印作為一種新型生產方式，可以加速產品開發周期，滿足多 材料、復雜形狀、任意批量的生產需求，是全球最受關注的高科 技行業之一。擁有3D打印課程、設備的院校、科研機構在創新、 創造方面均有著得天獨厚的優勢。LuxCreo致力于推動行業發展， 為科研創新、數字化智能化轉型以及行業人才培養等方面提供支持。 面向院校 提升院校教學硬件水平，有助于培養未來的3D打印人才，生動展示課本、教案內容，增加教學趣味性，資深3D打印行業專家親自授課。 面向科研機構 快速將模型、數據形成實物，簡化步驟，縮短論證時間，結合最新技術，加速研發新產品，輸出有價值易商業化的研發項目，全球頂尖3D打印工作團隊提供技術支持。 打印設備 iLux系列桌面機，Lux系列工業機，可作為研發、教學、實驗等配套設備，滿足不同項目需求。 打印材料 耐高溫樹脂材料滿足消費、手辦、模型、工業、汽車、航空航天等學科的教學研發需求 打印軟件 LuxFlow模型處理軟件，支持數據導入、文件修復、智能2D/3D擺放、生成支撐、切片、路徑填充等功能，便于快速進行現場教學演示、培訓實操、學術研發。 相關學習支持 清鋒科技在光固化3D打印技術、軟硬件、材料等方面積累了來自全球各個高校的頂尖人材，可結合院校、機構所需進行相關的培訓及講座，助力教育科研工作更加系統、科學。 打印中心實地考察 清鋒科技在北京、寧波及美國硅谷均設有打印中心，可為學生及科研人員提供進一步深入了解3D打印的場地支持。 核心優勢： 互聯：可接入LuxCreo的軟件生態，實現輕量化設計、高速切片、設備互聯、智慧工廠管理。 敏捷：快速自主研發的納米離型技術LEAP™，速率提升20~100倍以上；成型件力學性能各向同性。 柔性：適用于高精度原型件/測試件和小批量件的快速設計與制造。 可持續發展：技術團隊來自清華、哈佛、佐治亞理工、北卡州立、劍橋等；解決方案得到了10萬零部件打印的檢驗。 包括但不限于新產品的功能特點及技術性發布介紹，產品實際使用操作的演示； 清鋒應用案例：耐高溫樹脂 HT 31是一種堅硬、耐熱的類PEEK材料，熱變形溫度HDT為275℃。在超過100℃的溫度下表現出優異的長期穩定性和尺寸穩定性，適用于承受高溫的原型和最終用途零件以及塑料成型的快速模具。 通過清鋒的解決方案能夠實現： 1．快速產品研發迭代 2．樣品實驗數據快速分析 3．一體化模型處理，快速響應快速制造 4．大吞吐量，快速打印 5．通過不同材料的研發，拓展3D打印新應用 現今，3D打印作為一項非常前衛的高新技術，在彈性體研究、航空航天、高精度復雜零部件制造等方面具有獨特的優勢，也是國家重點支持發展的領域。清鋒的3D打印技術在全球位居領先地位，我們也想借助國內頂尖技術推進行業發展，讓教育科研和人才培養走在世界前列。 關于清鋒科技(LuxCreo) 清鋒科技是一家專注于3D打印設備、軟件、材料研發，致力于改變產品開發和生產方式的數字化3D智造商。團隊成員匯聚了清華大學、哈佛大學、佐治亞理工學院、賓夕法尼亞大學、劍橋大學等學府的高端技術人才和高管人才。團隊研發出適配于不同行業的高性能材料體系，依托自主研發的Lux系列打印機和配套軟件， 為鞋類、齒科、醫療、消費、汽車等行業創新升級提供解決方案，打造兼具定制化和批量化的新型數字化制造模式及生態閉環，讓制造更簡單！www.LuxCreo.cn 歡迎關注清鋒公眾號：qingfengshidai了解更多專業信息。 如有合作需求或者感興趣的產品，可以掃描下方二維碼聯系清鋒 ↓↓↓ 公司郵箱：business@luxcreo.com 商務銷售電話：18614034268 官方網站：www.LuxCreo.cn 公司地址：北京市海淀區建材城中路27號金隅智造工場S5幢1017

電力變壓器是電力系統的核心設備之一，承擔著電能傳輸、變換等重要職能。隨著先進傳感和信息融合技術的發展，將其應用于電力變壓器運行狀態的實時監測、評估診斷與在線預警，實現電力變壓器的智能化是智能電網建設的重要組成部分。 本成果圍繞“基于多信息融合的電力變壓器智能化關鍵技術研究與應用”問題，深入研究了變壓器關鍵狀態劣化故障的發生機理與特征信號的傳播規律，發明了適用于電力變壓器狀態信息探測的多種新型傳感裝置，研制了變壓器狀態信息監測智能組件（IED）、變壓器冷卻智能控制單元及充氮滅火等裝置，開發了集智能監測與傳輸、智能評估與診斷、智能決策與調控的變壓器智能化監控系統，并進行了推廣應用。 授權發明專利11項，實用新型15項；發表SCI/EI論文35篇；本項目可有效實現電力變壓器的智能化監控，提高變壓器面對未來智能電網復雜工況的應對能力，支撐河北省輸變電裝備產品升級和產業發展；獲2016年河北省科技進步一等獎。

發電設備維修是一項復雜的系統工程，然而缺少適用的維修模式、先進的運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統等作為技術支撐。本項目的主要內容及其技術經濟指標如下： 　　（1）基于SRCM的發電設備狀態維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態維修的工作程序及其具體內容。 　　（2）生產實時數據接口技術及數據庫管理系統：開發了生產實時數據接口技術及數據庫管理系統，實現了生產實時信息的遠程連接、智能查詢和有效共享。 　　（3）發電設備狀態維修理論與技術體系：確立了功能位置碼與系統碼相結合的設備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設備重要度分析模型和維修方式決策規則；給出了狀態劃分規則和狀態閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權方法的狀態綜合評價模型以及基于灰色理論和神經網絡的狀態綜合預測模型；建立了主設備定期維修的間隔優化模型，以及輔助設備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優化和狀態維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優化模型；建立了復雜可修復系統的短期維修決策和評價模型。 　　（4）發電設備運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統：建立了SRCM分析平臺和維修知識庫，可進行故障模式影響、故障樹、故障風險及可靠性分析；建立了狀態評價及預測平臺，可實現綜合狀態實時評價和預測；建立了維修決策及評價平臺，可實現維修的智能決策及優化；建立了缺陷管理平臺，可實現缺陷處理自動化；建立了備件存儲優化及管理平臺，可節省備件的購買和存儲費用；建立了維修過程管理平臺，可實現維修計劃的全程管理。 　　本項目完善和豐富了設備維修理論與技術體系，可促進發電設備維修技術的進步；為發電設備狀態維修的實施提供了先進的技術支持系統和高效的管理平臺，可以優化定期維修間隔，減少維修時間，降低維修費用和維修風險；提高設備的可靠性和可用率，改善機組的運行性能，增強發電能力。

發電設備維修是一項復雜的系統工程，然而缺少適用的維修模式、先進的運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統等作為技術支撐。本項目的主要內容及其技術經濟指標如下： （1）基于SRCM的發電設備狀態維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態維修的工作程序及其具體內容。 （2）生產實時數據接口技術及數據庫管理系統：開發了生產實時數據接口技術及數據庫管理系統，實現了生產實時信息的遠程連接、智能查詢和有效共享。 （3）發電設備狀態維修理論與技術體系：確立了功能位置碼與系統碼相結合的設備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設備重要度分析模型和維修方式決策規則；給出了狀態劃分規則和狀態閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權方法的狀態綜合評價模型以及基于灰色理論和神經網絡的狀態綜合預測模型；建立了主設備定期維修的間隔優化模型，以及輔助設備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優化和狀態維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優化模型；建立了復雜可修復系統的短期維修決策和評價模型。 （4）發電設備運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統：建立了SRCM分析平臺和維修知識庫，可進行故障模式影響、故障樹、故障風險及可靠性分析；建立了狀態評價及預測平臺，可實現綜合狀態實時評價和預測；建立了維修決策及評價平臺，可實現維修的智能決策及優化；建立了缺陷管理平臺，可實現缺陷處理自動化；建立了備件存儲優化及管理平臺，可節省備件的購買和存儲費用；建立了維修過程管理平臺，可實現維修計劃的全程管理。 本項目完善和豐富了設備維修理論與技術體系，可促進發電設備維修技術的進步；為發電設備狀態維修的實施提供了先進的技術支持系統和高效的管理平臺，可以優化定期維修間隔，減少維修時間，降低維修費用和維修風險；提高設備的可靠性和可用率，改善機組的運行性能，增強發電能力。

我校量子信息技術研究所王琴教授團隊在量子密碼領域取得新突破，該團隊首次提出將人工智能領域的長短期記憶神經網絡(LSTM)應用到量子密碼控制系統之中, 實現了對量子密碼系統的主動反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩定設備的條件下，將系統傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發表在美國物理學會權威學術期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密碼作為量子信息技術領域發展最為成熟的技術，正逐漸從實驗室階段走向商用化，有望在未來大規模網絡加密通信中發揮重要作用，因而得到學術界和工業界的廣泛關注。自第一個BB84協議提出以來，量子密碼無論是在理論上還是在實驗上均取得了巨大進展。現有量子密碼系統包括相位、偏振、時間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應用最為廣泛。該類系統在運行過程中不可避免地存在相位漂移問題，因而需要不斷對發送端和接收端的相位進行實時校準。目前主流系統通過采用掃描+傳輸的方法來解決。該方法雖然可以實現相位補償，但會導致量子密碼系統傳輸效率降低。針對該缺點，我校王琴教授團隊首次提出將人工智能與量子密碼控制系統相結合，利用LSTM網絡主動預測系統相位漂移大小，進而實現主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網絡細胞狀態進行更新，使量子密碼系統始終保持穩定的高效率運行狀態。該方法在不提高系統硬件復雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協議和任意編碼系統，為未來開展大規模量子通信網絡應用提供新的研究思路與應用方法。 該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學院碩士研究生劉靖陽，量子信息技術研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點實驗室的謝世朋副教授是該工作的共同通訊作者。該工作得到了安徽問天量子科技有限公司的技術支持。此項工作受到國家重點研發計劃、國家自然科學基金以及江蘇省研究生科研實踐創新等項目的支持。