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多年來東北大學與華為公司在人才、科研、教學、競賽等方面保持著緊密合作。 6月29日，東北大學與華為技術有限公司在主樓824室舉行教育部—華為“智能基座”產教融合協同育人基地簽約儀式。東北大學副校長王建華教授，華為云副總裁、華為云全球Marketing與銷售服務部總裁、東北大學校友石冀琳出席簽約儀式。東北大學團委、教務處、人事處、對外聯絡與合作處等職能部門和相關學院負責人以及參與智能基座課程優化的部分教師代表，華為北京研究所、遼寧代表處、2012實驗室、計算產品線的專家參加簽約儀式。 王建華代表學校致辭，對石冀琳一行的來訪表示熱烈歡迎。王建華表示，教育部—華為“智能基座”產教融合協同育人基地項目由未來技術學院承擔，項目的簽約落地必將進一步深化雙方在信息技術領域的全方位合作，構筑更為緊密、可持續發展的合作機制與人才培養模式，合作培養更多適應國家戰略、產業需求、未來發展的創新型人才。 王建華對于基地的建設提出了三點希望，一是學校要和一流企業共同瞄準未來技術難題，以育人為本，推動多學科、產學研多方位的融合，培養社會人才；二是在協同育人的基礎上，以華為科技精神和東大信息學科作為紐帶，探索在學術研究、企業價值等方面進行更加深入的切合雙方特點的合作機制；三是基地建設要著眼于交叉化、全球化、未來化，希望雙方以“智能基座”基地為育人基石，面向全球、著眼未來，建設具有突出特色的“智能基座”育人基地，推動產教融合協同育人的新發展。 石冀琳表示，多年來東北大學與華為公司在人才、科研、教學、競賽等方面保持著緊密合作。雙方合作建設了“未來技術學院”，共同探索面向未來技術、未來科技所需要的專業人才的培養之路。“智能基座”是教育部高教司與華為共同設立的產教融合協同育人基地項目，首期覆蓋東北大學在內的全國72所信息領域領先高校，將華為在華為云、鯤鵬、昇騰等技術領域知識與高校信息類專業課程相結合，為新計算產業創新培養新生力量。 東北大學未來技術學院院長付俊與華為遼寧代表處云與計算總經理王偉簽署合作協議。王建華與石冀琳為“智能基座”產教融合協同育人基地揭牌。石冀琳和王偉為云與計算先鋒教師和云與計算培訓的教師代表頒發了聘書和獎牌。 會上，未來技術學院匯報了“智能基座”產教融合協同育人基地的建設情況，華為公司計算產品線高校科研及人才發展部匯報了2021年“智能基座”工作計劃。 據悉，教育部—華為“智能基座”產教融合協同育人基地是東北大學與華為技術有限公司在共建未來技術學院戰略合作協議下深化人才培養的重要內容。雙方將聚焦鯤鵬、昇騰及華為云等技術領域，首批聯合開展22門共建課程，融入華為鯤鵬、昇騰、華為云的知識體系，并在未來技術學院Hero奇點俱樂部、學生創新創業、課外實習實踐等方面開展緊密合作，為培養引領未來技術發展的創新型人才注入新動能。

近日，我實驗室邱讓建副教授在《Agricultural and Forest Meteorology》（農林科學I區top期刊，2020年影響因子4.651）上發表題為“An improved method to estimate actual vapor pressure without relative humidity data”的研究論文，該論文第一作者是我校邱讓建副教授，碩士研究生李隆安為第二作者，合作作者為中國農業大學康紹忠院士等。這是邱讓建副教授近期在該期刊發表的第二篇文章。 實際水汽壓是評估大氣中水汽含量的一個間接指標，是氣象、水文、農業等相關學科中經常使用的重要參數，可反映地表與大氣間的水分傳遞，以及局部到區域尺度的水平衡。雖然大多數國家對最高和最低氣溫的有較高的觀測精度，但相對濕度或和露點溫度數據通常不易獲得，或無法獲取長期高質量的觀測數據，造成較難計算實際水汽壓。因此無相對濕度數據條件下估算實際水汽壓成為氣象、水文、農業等相關學科的研究熱點。 當缺乏相對濕度數據時，前人主要采用最低溫度替代露點溫度或基于最低氣溫靜態修正最低溫度以估算實際水汽壓。該文通過評估886個氣象站點的數據發現上述兩種方法在干旱區大大高估了實際水汽壓。而基于最低氣溫修正露點溫度的修正因子與干旱指數間存在極顯著的對數函數關系。基于該關系可動態修正露點溫度，進而準確估算不同氣候區的實際水汽壓。提出的動態校正露點溫度的方法較文獻中的不修正或靜態修正露點溫度的方法在所有氣候區均大幅提高了估算精度。該方法適用于日尺度以上的實際水汽壓的估算。

為了解決高精度模具表面強化處理變形和高溫技術在工業大規模推廣應用中的瓶頸問題，本項目提出利用低溫流動層法進行碳氮化物涂層制備的方法，應用于高精密模具表面強化處理。通過氣流與粉末在600℃左右形成左右的流動層的熱輻射特性，在高精密模具表面制備高耐磨高耐蝕的碳氮化物涂層，是由碳化物和氮化物復合而成，兼具碳化物和氮化物的優點，具有高熔點、高硬度、耐磨、耐氧化、耐腐蝕等特性，并具有良好的導熱性、導電性和化學穩定性，適用于要求較低的摩擦系數和較高硬度高精密模

本發明屬于上氣道阻塞手術領域，具體的說是一種基于計算流體力學模擬上氣道阻塞手術方案的方法，排查確診患者上氣道解剖異常，涉及多部位病癥；首先使用CT掃描圖像經處理構建原始三維模型；接著劃分三維網格和使用計算流體力學軟件進行氣流模擬，通過模擬結果判斷氣流受阻部位與程度以確定手術針對的部位；然后針對該部位用數字模擬雕刻獲得術后模型；最后在術后模型重復模擬氣流場，通過對比氣流場數值選出理想方案，本發明通過模擬手術前后的氣流場使醫師精準確定手術針對的部位、模擬不同手術方案、提高手術的個體化、精細化；使患者癥狀得到最理想的改善，并降低術后并發癥發生的風險。

本發明公開了一種控制應變加載模式下的瀝青混合料仿真疲勞試驗方法，該試驗方法通過對瀝青砂漿進行疲勞試驗獲取瀝青砂漿疲勞失效條件，再通過生成瀝青混合料仿真試件進行疲勞試驗輸出疲勞表征變量，將輸出表征變量與疲勞失效條件相對比，從而得出瀝青混合料疲勞失效相關參數。本發明能夠很好地模擬瀝青混合料在進行四點彎曲疲勞試驗時的受力狀態，在獲得瀝青砂漿疲勞性能衰減規律的基礎上，可任意改變粗集料含量實現瀝青混合料疲勞過程的仿真模擬而不需要進行實際瀝青混合料疲勞試驗，解決了瀝青混合料疲勞試驗周期長，實驗結果離散性大，試驗成本高等問題，對于道路工程專業研究具有重要意義。

本發明公開了一種動態云服務請求下數據中心多能源的在線控 制系統，包括系統狀態監控模塊、負載調度模塊和多源供能系統管理 模塊，負載調度模塊包括延時敏感型請求調度子模塊和延時容忍型作 業調度子模塊，系統狀態監控模塊用于每隔一段時間接收來自用戶的 云服務請求，判斷云服務請求是延時敏感型請求還是延時容忍型作業， 并在云服務請求是延時敏感型請求時將該云服務請求發送到負載調度 模塊的延時敏感型請求調度子模塊，在云服務請求是延時容忍型作業 時將該云服務請求發送到負載調度模塊的延時容忍型作業調度子模 塊。本發明能夠優化數據中心供能系統的長期運營開銷，并且不需要 提前獲取任何系統數據或者假設任何的穩態分布。 完成人：金海、劉方明、鄧維 

本發明公開了一種大規模天線場景下基于統計信道信息的下行 傳輸方法，包括：(1)采用 K 均值聚類法將用戶按照統計信息相似度分 組，分組后組中心作為外層預編碼；(2)對每個組利用外層預編碼降維 后用戶等效信道選出調度用戶集合，獨立計算內層預編碼(3)將整個下 行預編碼表示為內編碼與外編碼和乘積，并進行下行傳輸。本發明利 用大規模天線的特性，提出了一種分步的預編碼策略，該策略分為外 層預編碼和內層預編碼。外層預編碼用來消除組間干擾并且降低信道 維度，減小導頻和信道反饋開銷；內層預編碼用降維后的瞬時等效信 道信息消除本組用戶間的干擾，不同組內層預編碼過程可獨立進行， 此過程降低了傳統大規模天線系統集中式計算復雜度。 

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（專利號：ZL 201310137403.6） 簡介：本發明公開一種彈性預加載下中厚板材熱態成形的方法和裝置，屬于金屬板材塑性成形技術領域。本發明首先將中厚板材在預彎模具上進行彈性預加載，使中厚板材發生彈性變形，然后根據中厚板材物理性能將待成形的中厚板材加熱至150-920℃，再向中厚板材受拉表面區域施以150-400℃高壓熱態液體介質進行沖擊，使中厚板材發生塑性變形，直至獲得所需的形狀為止。本發明方法由于中厚板材首先被加載發生彈性變形，