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福州大學物信學院李福山教授、福州大學化學學院鄭遠輝研究員與TCL集團工業研究院錢磊博士的合作研究論文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在線發表。 量子點具有優異的光電特性，其圖案化在發光顯示，熒光標記和智能傳感領域具有廣闊的應用前景。量子點薄膜形貌最終決定了其光電器件應用，論文采用高精度噴墨打印技術制作微米級量子點發光圖案，創新性的在基板表面構建具有隨機分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微納米顆粒，作為噴墨打印輸運過程中的聚集釘扎點，強化微米級墨滴蒸發流動以及量子點組裝過程中的差異性，形成不可復制“花狀”發光圖案；成功應用于低成本，可柔性化，自然條件下隱蔽，具有多重防偽級別和商業化的價值的不可復制全彩熒光防偽標簽。并且首次引入了人工智能（AI）技術對噴墨打印量子點防偽熒光標簽進行驗證，并成功識別出不同的清晰度、亮度、旋轉角度、放大倍率以及這些參數混合的“花狀”圖案，實現了防偽標簽的高效準確識別。

生成模型的研究重點是如何從給定的數據集合中學習到數據的聯合概率分布，以及從學習到的概率分布中高效地生成新的樣本。研究團隊提出將數據的聯合分布概率編碼成量子多體態的概率幅的模平方。進一步地，他們提出在經典計算機上使用矩陣乘積態(Matrix Product States)來模擬學習的過程。矩陣乘積態的參數，即張量網絡的張量元，可以通過類似密度矩陣重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法進行學習，最終形成一個具有泛化能力的生成模型。這個學習算法結合了量子物理與機器學習各自的優點：它不僅可以利用GPU高效地學習到模型參數，還可以利用張量網絡的靈活性動態地調節模型表達能力。此外，與傳統的基于統計物理的生成模型（例如玻爾茲曼機）相比，玻恩學習機還具備直接生成無關聯樣本的強大能力，從而可以高效地生成新的數據。 基于量子態的概率生成模型融合了量子物理與機器學習的思想，是一個嶄新的研究領域。玻恩學習機借助量子態內稟的概率解釋及其強大的表達能力，意在為機器學習和人工智能提供更為先進的生成模型和學習算法。此外，這類模型在量子信息處理，量子計算以及多體物理中具有應用潛力。展望將來，最令人興奮的前景應該會是在一臺量子計算機上實現玻恩學習機，從而以全新的方法進行概率型的學習和建模。這項工作用使用張量網絡模擬量子計算機的運行，向無監督量子機器學習邁近了一步。作用在一幅MNIST圖片上的矩陣乘積態以及它的糾纏譜

中國科學技術大學潘建偉及其同事彭承志、徐飛虎等利用“墨子號”量子科學實驗衛星，在國際上首次實現量子安全時間傳遞的原理性實驗驗證，為未來構建安全的衛星導航系統奠定了基礎。該成果于2020年5月11日在線發表在國際學術知名期刊《自然·物理》上。

項目成果/簡介:完成人簡介：樊君，西北大學教授，西北大學化工學院副院長， 陜西省化工過程實驗教學示范中心主任，指導博、碩士生研究方向包括反應工程、碳一化工、納米材料、分離工程、精細化工產品開發研究等。成果內容：基于量子點的熒光探針分析對推動即時檢測（POCT）技術

盧海舟和謝心澄課題組在拓撲半金屬中利用費米弧和“蟲洞隧穿”構成的Weyl軌道，提出了一種新的三維量子霍爾效應機制。拓撲半金屬是拓撲物相的新成員，具有拓撲保護的表面態，被稱作費米弧 (如圖4所示)。費米弧是拓撲半金屬拓撲保護的表面態的費米面。在拓撲Weyl半金屬中，有4個面可以有拓撲保護的表面態。由于拓撲約束的原因，每個面的表面態只是半個二維電子氣。相對的上下表面的費米弧電子氣可以通過Weyl點連接起來，組成一個完整的二維電子氣，這是非常奇異的物相。 既然費米弧也是一種二維電子氣，它們是否可以有量子霍爾效應？要研究這個問題，首先要明白什么是形成量子霍爾效應的關鍵，那就是電子的回旋運動 (如圖3左圖所示)。電子回旋運動的量子力學描述等價于諧振子，因此會形成等間距的朗道能級。朗道能級在邊界發生能量畸變，才會有邊界態提供無耗散的電子輸運和量子霍爾化電導，即量子霍爾效應。 目前，已經有多個拓撲半金屬實驗觀察到霍爾電阻的量子化平臺。這種新奇的三維量子霍爾效應的研究才剛剛開始。直接觀測到如圖8所示的奇異邊界態分布將是未來的一個挑戰方向。  

介紹了一個趨近絕對零度量子散射共振在化學反應中發揮重要作用的例子。F+H 2

本成果通過可視化的工作界面，可以給出量子信號源的關鍵物理參數分析、量子態演化過程、多份量子態條件下量子照明雷達的虛警概率分析等多個方面的圖形化界面，具有較強的推廣應用價值。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 量子照明雷達是新興的研究方向，是量子信息技術與雷達技術相結合的新興產物。而量子信息技術又是古老的量子力學與信息技術相結合的交叉學科，不少研究者因晦澀的量子力學而望而卻步。為了降低量子照明雷達的神秘感，打破抽象壁壘，我們創造性地發展了量子照明雷達的高效仿真技術，對于未來實現量子雷達的普及與推廣具有重要意義。 截止目前，尚未見到關于量子照明雷達仿真平臺的相關報道。而該成果基于MATLAB這一易于上手的計算機數值平臺，溝通了抽象的量子力學與具體的量子目標探測之間的橋梁，具有創新性和國內領先的技術先進性。 經過近五年的研究和近兩年教學實踐的檢驗，該成果不斷豐富和完善，通過可視化的工作界面，可以給出量子信號源的關鍵物理參數分析、量子態演化過程、多份量子態條件下量子照明雷達的虛警概率分析等多個方面的圖形化界面，具有較強的推廣應用價值。鑒于量子雷達技術是未來新體制雷達的重要技術途徑之一，本成果將有望在空間、水下目標探測方面取得應用，市場應前景廣闊。截止到目前，該成果已經應用于高年級本科生的培養與實訓和北京某研究所的新體制目標探測項目研發中。

本發明提供了一種材料強度分布獲取方法，通過材料的強度試驗獲得若干個材料強度樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１１．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇６０＇　ｈｅ＝＇５９＇／）確定基于試驗數據的強度隨機變量樣本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１２．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１７９＇　ｈｅ＝＇１２８＇／）將強度隨機變量η采用混沌多項式展開，根據高斯采樣計算得到各階混沌多項式基函數樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１３．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１５６＇　ｈｅ＝＇６６＇／）采用馬爾科夫鏈?蒙特卡洛算法獲得各階混沌多項式系數γ的后驗分布樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１４．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇７７＇　ｈｅ＝＇６０＇／）根據重構的混沌多項式系數樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１５．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇４７＇　ｈｅ＝＇５５＇／）和混沌多項式基函數樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１６．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１２６＇　ｈｅ＝＇６３＇／）確定強度隨機變量的后驗分布樣本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１７．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇３６４＇　ｈｅ＝＇１２０＇／）根據強度隨機變量的后驗分布樣本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１８．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇３３＇　ｈｅ＝＇５３＇／）計算強度的后驗分布樣本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１９．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇２４７＇　ｈｅ＝＇６２＇／）最終采用區間統計的方法獲得材料的強度分布。本發明方法僅需完成少量強度試驗即可獲得材料的強度分布，且不需要假設材料的強度分布類型，節約了大量的試驗時間和經費，同時，也避免了因材料強度分布模型的錯誤選取而引入的誤差。

目前，訓練機器學習模型依賴于海量的數據，當以集中方式訓練時，會帶來很大的計算成本。因此，現在普遍的共識是，未來的機器學習應該以分布式方式實施。通常，分布式學習是以server-worker模式中進行的，其中server利用從workers收集的信息更新學習參數，然后將這些參數廣播給workers。 但是，隨著worker數量的增加，通信開銷也會大幅

團隊已完成退役鋰電池帶電破解分選回收生產線、移動式拆解車等技術成果轉化，實現了“1+N”鋰電分布式帶電拆解新模式，解決退役動力鋰電池分布散亂、難以集中無害化處理的難題。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 銳鋒智鋰（陜西）科技有限公司 企業法人 張志杰 注冊時間 2022.5.16 注冊所在省市 陜西省西安市 組織機構代碼 91610113MABLKTJR6C 經營范圍 技術服務、技術開發、技術咨詢、轉讓及推廣 企業地址 陜西省西安市雁塔區雁翔路99號博源科技廣場C座1401 獲投資情況 海沃能量盒子1000萬投資意向 三、負責人及成員 姓名 學院 入學時間 張志杰 能源與動力工程學院 2021 陳博 能源與動力工程學院 2019 董梓竣 管理學院 2019 宋自遠 電氣學院 2019 陳昊煊 能源與動力工程學院 2019 黃嘉慧 人文社會科學學院 2019 羅寒非 化學學院 2019 陳楷林 能源與動力工程學院 2019 師鳴遙 生命科學與技術學院 2019 四、指導教師 姓名 學院 職務/職稱 研究方向 丁書江 化學學院 教授/院長 電化學儲能 楊國銳 化學學院 副教授 鋰電回收 延衛 能源與動力工程學院 教授 污染控制 五、項目簡介 隨著新能源汽車產銷量逐年爆發時增長，大量退役動力鋰電池涌入報廢市場。一方面，鎳鈷鋰元素作為電池極粉生產的關鍵性材料，而我國長期以來嚴重依賴進口，面臨巨大的材料供給缺口；另一方面，退役電池因含有余能，在堆積、運輸及拆解過程易發生起火爆炸（相當于1/8同質量TNT的爆炸威力），危害操作人員安全，同時造成不可逆的鎳鈷鋰產物損失。 因此，預放電步驟是傳統工藝中的必經之路，而在預放電過程中又存在嚴重的環境污染問題，致使傳統拆解企業難以進駐工業園區，大大壓縮了行業的發展空間。針對上述痛點，本團隊研發的項目： （1）首創性實現了對退役動力鋰電池的帶電拆解，避免了傳統拆解高濃鹽水預放電工藝，降低拆解成本，單條產線可年減少20萬噸高濃鹽水的排放； （2）通過自研高效吸附劑與先進的廢水處理工藝，實現生產線三廢零排放，年減少超百萬元的治污成本，獲得準入工業園區的資格； （3）內置余熱回收系統回收電池殘余電能，年減少超1萬噸標準煤燃燒，減少超4萬噸的CO2排放。 經過學生團隊技術攻關和基礎實驗研究，我司已獲得了成套的動力鋰電池破解分選技術，已申技術專利20余項。其中負責人已獲5項核心授權專利，實審專利11項，對技術、產品形成全方位保護。經過多次技術升級，已成功調試安裝了退役動力鋰電池破解分選成套設備生產線，該生產線完全達到工業生產要求，鋰電池年處理量提升到5000噸，處理能力里超同行10%，產品回收率超同行20%，產品價值率領跑同行30%，并可入駐工業園區。 此外，團隊已完成退役鋰電池帶電破解分選回收生產線、移動式拆解車等技術成果轉化，實現了“1+N”鋰電分布式帶電拆解新模式，解決退役動力鋰電池分布散亂、難以集中無害化處理的難題。公司已獲得海沃能量盒子1000萬投資意向，并與多家智能化設備供應商達成代工生產合作，研發的生產線已在云南云天化集團、陜西全通集團完成中試驗收，即將投入大規模生產使用。