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本發(fā)明提供一種TiO2光催化還原制備芳胺化合物及廢水降解一體化系統(tǒng)，包括TiO2光催化還原硝基化合物系統(tǒng)、TiO2光催化降解廢水系統(tǒng)和TiO2催化劑再生系統(tǒng)。TiO2光催化還原硝基化合物系統(tǒng)，利用TiO2光誘導(dǎo)激發(fā)所生成的光生電子的強(qiáng)還原性將硝基化合物還原制備芳胺化合物，并利用溶劑回收裝置回收反應(yīng)溶劑；TiO2光催化降解廢水系統(tǒng)，利用TiO2光誘導(dǎo)激發(fā)的空穴的強(qiáng)氧化性氧化降解處理還原制備工藝所產(chǎn)生的廢水；TiO2催化劑再生系統(tǒng)，將經(jīng)催化劑分離裝置分離所得的TiO2催化劑進(jìn)行活化再生。

本發(fā)明提供了一種能夠無(wú)損預(yù)測(cè)獼猴桃貨架期硬度的結(jié)構(gòu)化高光譜檢測(cè)系統(tǒng)及方法。通過計(jì)算機(jī)編程產(chǎn)生空間頻率為60cycles/m的正弦條紋光，投影至被測(cè)物，利用高光譜相機(jī)拍攝?2/3π、0和2/3π三個(gè)相位圖片，再將相位圖片解模為完整圖片，并獲取結(jié)構(gòu)光光譜信息。選取在室溫下貯藏不同時(shí)間的獼猴桃樣品，采集結(jié)構(gòu)化高光譜數(shù)據(jù)，并通過破壞性檢驗(yàn)獲取樣本硬度的真實(shí)值。對(duì)結(jié)構(gòu)光數(shù)據(jù)解模并預(yù)處理，提取樣品結(jié)構(gòu)光光譜信息，構(gòu)建硬度預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，結(jié)構(gòu)化高光譜系統(tǒng)對(duì)獼猴桃硬度的最佳預(yù)測(cè)模型的R<subgt;c</subgt;<supgt;2</supgt;為0.8697，R<subgt;p</subgt;<supgt;2</supgt;為0.8204，顯著高于普通高光譜技術(shù)。本發(fā)明用于預(yù)測(cè)果實(shí)硬度有較高的準(zhǔn)確率，尤其針對(duì)儲(chǔ)存過程中成熟跡象不明顯的獼猴桃果實(shí)硬度的檢測(cè)。

本項(xiàng)目提出并突破了超凈（低）排放用節(jié)能型水刺濾料產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)一系列關(guān)鍵技術(shù)問題，建立了完整的產(chǎn)業(yè)化工藝技術(shù)，技術(shù)水平達(dá)國(guó)際先進(jìn)。項(xiàng)目產(chǎn)品與傳統(tǒng)針刺濾料相比，由于可有效降低濾料的克重 18%左右，產(chǎn)品綜合成本與傳統(tǒng)針刺濾料產(chǎn)品接近，但項(xiàng)目產(chǎn)品的整體性能卻得到了大幅度提升，不僅解決 PM2.5 微細(xì)粉塵的排放問題，而且屬于節(jié)能型產(chǎn)品，具有顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 關(guān)鍵技術(shù) 基于水刺開纖技術(shù)構(gòu)建濾料表面超細(xì)纖維致密層；高密度低損傷復(fù)合加固工藝技術(shù)；濾料表面精細(xì)化工藝技術(shù)；針孔自動(dòng)封閉技術(shù)。產(chǎn)品：節(jié)能型超凈水刺濾料。 知識(shí)產(chǎn)權(quán)及項(xiàng)目獲獎(jiǎng)情況 授權(quán)發(fā)明專利 7 項(xiàng)、實(shí)用新型專利 1 項(xiàng)。獲中國(guó)紡織聯(lián)合會(huì)科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng) (2017)；獲江蘇省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)（2018）。 投資期望及應(yīng)用情況 本項(xiàng)目自 2012 年開始研究，期間進(jìn)行了中試和試生產(chǎn)，2014 年底開始全面推廣應(yīng)用。2014 年-2016 年三年累計(jì)新增銷售額 31198.24 萬(wàn)元、新增利潤(rùn)3971.77 萬(wàn)元、新增稅收 1789.66 萬(wàn)元。本項(xiàng)目產(chǎn)品已在中國(guó)石油化工股份有限公司齊魯分公司、唐山三友化工股份有限公司熱電分公司、南京中聯(lián)水泥有限公司、大連市熱電集團(tuán)東海熱電廠等一大批國(guó)內(nèi)大型熱電廠和水泥廠的推廣應(yīng)用，粉塵排放濃度一直保持在 10mg/Nm3 以內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了超凈（低）排放。

近日，上海交通大學(xué)電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時(shí)間拉伸技術(shù)和實(shí)時(shí)高速電路建立的實(shí)時(shí)光譜分析控制平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實(shí)時(shí)光譜調(diào)控，對(duì)飛秒激光器的設(shè)計(jì)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。相關(guān)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(fā)表于國(guó)際光學(xué)頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長(zhǎng)春光機(jī)所與Nature出版集團(tuán)合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評(píng)述。博士生蒲國(guó)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(duì)應(yīng)著原子分子、材料、生物蛋白、化學(xué)反應(yīng)等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應(yīng)用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎(chǔ)研究工具，在物理、化學(xué)、生物、材料、信息科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。飛秒鎖模激光器自上世紀(jì)六十年代發(fā)明以來，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎(jiǎng)。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來越多的前沿應(yīng)用需要對(duì)飛秒脈沖的時(shí)域和光譜進(jìn)行精細(xì)控制。由于飛秒脈沖的產(chǎn)生涉及非常復(fù)雜的非線性和色散傳輸效應(yīng)，達(dá)到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對(duì)激光器多個(gè)參數(shù)在高維空間進(jìn)行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實(shí)現(xiàn)。 通過對(duì)飛秒脈沖狀態(tài)進(jìn)行智能識(shí)別，結(jié)合智能算法對(duì)激光器多參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)在于飛秒脈沖難以實(shí)時(shí)精確識(shí)別。低速時(shí)域采樣無(wú)法識(shí)別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識(shí)別飛秒脈沖積分光譜但無(wú)法識(shí)別其瞬時(shí)光譜，因此傳統(tǒng)方法都無(wú)法做到實(shí)時(shí)控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環(huán)內(nèi)引入時(shí)間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過時(shí)域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時(shí)域采樣即可識(shí)別飛秒脈沖對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實(shí)現(xiàn)了以1.4nm為精度對(duì)飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進(jìn)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(lǐng)域首次實(shí)現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實(shí)時(shí)編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無(wú)法精確調(diào)控的難題。 基于實(shí)時(shí)的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過程，發(fā)現(xiàn)兩者動(dòng)力學(xué)過程具有相似性，提出了目標(biāo)鎖模狀態(tài)可能決定中間動(dòng)力學(xué)過程的猜想，為人們進(jìn)一步探索鎖模激光器內(nèi)部機(jī)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(xué)著名專家John Dudley教授（歐洲物理學(xué)會(huì)主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項(xiàng)工作，認(rèn)為本工作極具創(chuàng)新性，開拓了研究鎖模動(dòng)力學(xué)新的可能性，很可能應(yīng)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(fā)表在光學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進(jìn)展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國(guó)家自然科學(xué)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(píng)述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

近日，東南大學(xué)智能材料研究院、化學(xué)化工學(xué)院楊洪教授課題組在光控軟驅(qū)動(dòng)器研究領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，將拓?fù)鋵W(xué)設(shè)計(jì)與液晶彈性體材料相結(jié)合，開發(fā)了一種具有多模態(tài)、自維持、可調(diào)諧運(yùn)動(dòng)的軟驅(qū)動(dòng)器。研究成果發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)期刊《德國(guó)應(yīng)用化學(xué)》上，并被選為VIP論文。

隨著計(jì)算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來驅(qū)動(dòng)計(jì)算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)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(jì)算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化多目標(biāo)算法。

5-氨基酮戊酸光動(dòng)力療法（ALA-PDT）是一種藥械聯(lián)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(yán)重影響患者治療感受，是業(yè)界公認(rèn)的ALA-PDT治療瓶頸。此項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在同濟(jì)大學(xué)醫(yī)學(xué)院、附屬上海市皮膚病醫(yī)院王秀麗教授帶領(lǐng)下，長(zhǎng)期致力于ALA-PDT臨床與基礎(chǔ)研究，在國(guó)內(nèi)外率先掌握了“無(wú)痛ALA-PDT關(guān)鍵技術(shù)”，形成相關(guān)成果申請(qǐng)國(guó)家專利，并將其轉(zhuǎn)化生產(chǎn)出第一代無(wú)痛光動(dòng)力治療儀用于臨床治療。在此基礎(chǔ)上擬進(jìn)一步打造個(gè)性化、智能化、便捷的新型無(wú)痛ALA-PDT，降低對(duì)專業(yè)醫(yī)師的依賴程度，打破技術(shù)壁壘，實(shí)現(xiàn)無(wú)痛ALA-PDT擴(kuò)大推廣應(yīng)用，引領(lǐng)ALA-PDT無(wú)痛治療新時(shí)代。 第一代無(wú)痛光動(dòng)力治療儀圖片 團(tuán)隊(duì)已將諸多原創(chuàng)性研究成果進(jìn)行臨床轉(zhuǎn)化，總結(jié)關(guān)鍵技術(shù)并將其推廣至全國(guó)2000多家醫(yī)院，直接獲益患者逾100萬(wàn)人次。 第二代治療儀

本發(fā)明涉及的領(lǐng)域?yàn)楦咄亢Y選領(lǐng)域，特別涉及一種具有皮升級(jí)精度的自動(dòng)化微液滴陣列篩選系統(tǒng)的使用方法。本發(fā)明通過將液體驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和毛細(xì)管中充滿低熱膨脹系數(shù)的液體作為載流，并完全排空毛細(xì)管內(nèi)的氣泡，然后將毛細(xì)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(xì)管中，用于隔離水相樣品和載流，再將毛細(xì)管取樣端浸入樣品/試劑儲(chǔ)存管中抽取一定體積的水相樣品溶液進(jìn)入毛細(xì)管，最后將毛細(xì)管取樣端移入微孔陣列芯片的微孔上方的油相中，將毛細(xì)管中的樣品溶液推出至微孔中形成樣品的液滴。本發(fā)明液體的定量量取和液滴生成具有皮升級(jí)的體積精度，有效降低了高通量篩選中的樣品/試劑消耗，節(jié)省了實(shí)驗(yàn)成本。