在五四青年节前夕，习近平总书记25日上午来到中国人民大学，先后走进思政课智慧教室、博物馆、图书馆，了解学校促进思政课教育改革创新、学校历史沿革、教学科研成果、加强文献古籍保护利用和促进理论研究成果转化应用等情况，并主持召开师生代表座谈会。

量子隐形传态是建立远距离量子网络的关键技术之一。相比二维系统，高维量子网络具有更高的信道容量、更高的安全性等优点，受到人们的广泛关注。如何实现高效的高维量子隐形传态，从而实现高效的高维量子网络是当前量子信息领域的研究热点之一。 为了实现高维量子通信，李传锋、柳必恒等人从2016年开始采用光子的路径自由度编码，解决了路径比特的相干性问题[PRL 117, 220402 (2016)]，制备出了高保真度的三维纠缠态[PRL 117, 170403(2016)]；解决路径维度扩展问题，实现了32维量子纠缠态[PRL 125, 080503 (2020)]；解决路径自由度的传输问题，实现了高维量子纠缠态在11公里光纤中的有效传输[Optica 7, 738 (2020)]等。研究组从2017年起开始了高维量子隐形传态的实验研究。然而理论研究表明，在线性光学体系中，必须采用辅助粒子才能实现高维量子隐形传态。 为了实现高维量子隐形传态，研究组首先巧妙的提出了纠缠辅助的方式，利用log2d-1个辅助纠缠光子对就可以高效的实现d维的量子隐形传态，从而解决了资源消耗问题。然后实验上利用主动反馈技术实现路径间的相位锁定，干涉可见度在45小时内保持在0.98的水平，从而利用六光子系统实现了三维的量子隐形传态。研究组对三维量子隐形传态过程做了过程层析，保真度达到0.596，以7个标准差超过了经典极限值1/3，证实了三维量子隐形传态过程的量子特性。高效的高维量子隐形传态的实现为构建高效的高维量子网络打下坚实的基础。

近日，中国科学技术大学俞书宏院士团队通过深入解析生物质微观结构，提出了一种利用生物质天然纳米结构的全新的生物质表面纳米化策略，基于这种策略构筑了一种可持续新型各向同性仿生木材（“RGI-wood”）。该策略巧妙地利用了木屑等生物质中天然的纤维素纳米纤维，将其暴露在木屑颗粒表面，并使其互相交联从而构筑无需任何粘合剂的高性能人造木材。运用这种策略所制备的人造木材在各方向上具有相同的力学强度，且超越了实木材和传统人造板。这种新型人造木材自下而上的制备方式使其在尺寸上将不受限制，可以克服大块实木材料的稀缺性，大大拓宽了这类木质材料的应用范围。另外，其还表现出优异的阻燃性性和防水性。在这种高性能人造木材中，微米级木屑颗粒的暴露着大量的纳米尺度的纤维素纤维，这些纳米纤维通过离子键、氢键、范德华力以及物理纠缠等相互作用结合在一起，微米级的木屑颗粒也被这些互相缠绕的纳米纤维网络紧密地结合一起形成高强度的致密结构，而无需添加任何粘结剂。这种结构特征带来了高达170 MPa的各向同性抗弯强度和约10 GPa的弯曲模量，远超天然实木的力学强度。此外，新型人造木材还显示出优异的断裂韧性，极限抗压强度，硬度，抗冲击性，尺寸稳定性以及优于天然木材的阻燃性。作为一种全生物基的环保材料，新型人造木材不仅不含任何粘结剂，还具有远超树脂基材料和传统塑料的力学性能，因此具有非常广泛的应用前景。 此外，这种由纳米纤维构成的网络也为制备木基纳米复合材料提供了一种新途径。通过将碳纳米管（CNT）掺入木屑颗粒间的纳米网络当中，可以获得导电智能人造木材，因碳纳米管能够在其中形成连续的三维网络，因此其具有比传统聚合物/碳纳米管复合材料更好的导电网络和更高电导率。基于这种智能人造木材的高导电性，它可以实现传感、自发热以及电磁屏蔽等多种应用。这种智能人造木材表现出了出色的电磁屏蔽性能（X波段超过90 dB），可以满足精密电子仪器屏蔽标准的要求。这种智能人造木材还可以在1.75 V低电压下（约等于两节五号电池的电压）实现自发热，可在5分钟内升至60摄氏度，这种在低电压下即可自发热木材可有效地确保自加热设备的安全性，同时减少能耗。 这项研究提出了一种生物质颗粒表面纳米化方法和策略，可用于构筑全生物质，不含任何粘结剂，具有优异的力学性能，可复合的新型人造木材。同时，这种全新的生物质表面纳米化策略也可以扩展到其他生物质（例如，树叶、稻草和秸秆等），并可以实现多功能化，有望用于制造一系列绿色全生物质的可持续结构材料，将进一步推动人造板行业向绿色、环保和低碳方向发展。

清华大学地球系统科学系阳坤教授课题组在《科学数据》（Scientific Data）上发表题为“The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China”的研究成果，发布了过去十年间阳坤团队开发的一套服务于陆面、水文、生态等地表过程模型的中国高时空分辨率气象数据集。该数据采用严格的数据质量控制，统一的站点数据、卫星数据和再分析数据的融合方法，避免了不同学者对同一研究区域气象数据的重复处理。近地面气象数据是地表模型的主要驱动。自2004年美国国家航空航天局（NASA）发布全球陆面数据同化（GLDAS）气象数据以来，北美、欧洲等区域高分辨率气象驱动数据集也不断涌现。阳坤教授团队自2008年起利用中国气象局数据共享的契机，开始了中国区域高分辨率气象驱动数据集的开发，建立了气象数据的预处理系统和融合系统，完成了首套相对稳定可靠的长时间序列数据产品。该数据集覆盖了中国陆地区域，时间跨度为40年（1979-2018），空间分辨率0.1度，时间分辨率3小时，包括了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等 7 个变量。基于独立站点数据的评估表明，该数据集较国际上广泛使用的 GLDAS 数据集具有更高精度。目前，该中国区域高分辨率气象驱动数据集已发布在国家青藏高原科学数据中心，可免费获取。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41597-020-0369-y数据网址：https://doi.org/10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.249369.file

项目成果/简介:近日，中国科学技术大学俞书宏院士团队通过深入解析生物质微观结构，提出了一种利用生物质天然纳米结构的全新的生物质表面纳米化策略，基于这种策略构筑了一种可持续新型各向同性仿生木材（“RGI-wood”）。该策略巧妙地利用了木屑等生物质中天然的纤维素纳米纤维，将其暴露在木屑颗粒表面，并使其互相交联从而构筑无需任何粘合剂的高性能人造木材。运用这种策略所制备的人造木材在各方向上具有相同的力学强度，且超越了实木材和传统人造板。这种新型人造木材自下而上的制备方式使其在尺寸上将不受限制，可以克服大块实木材料的稀缺性，大大拓宽了这类木质材料的应用范围。另外，其还表现出优异的阻燃性性和防水性。在这种高性能人造木材中，微米级木屑颗粒的暴露着大量的纳米尺度的纤维素纤维，这些纳米纤维通过离子键、氢键、范德华力以及物理纠缠等相互作用结合在一起，微米级的木屑颗粒也被这些互相缠绕的纳米纤维网络紧密地结合一起形成高强度的致密结构，而无需添加任何粘结剂。这种结构特征带来了高达170 MPa的各向同性抗弯强度和约10 GPa的弯曲模量，远超天然实木的力学强度。此外，新型人造木材还显示出优异的断裂韧性，极限抗压强度，硬度，抗冲击性，尺寸稳定性以及优于天然木材的阻燃性。作为一种全生物基的环保材料，新型人造木材不仅不含任何粘结剂，还具有远超树脂基材料和传统塑料的力学性能，因此具有非常广泛的应用前景。 此外，这种由纳米纤维构成的网络也为制备木基纳米复合材料提供了一种新途径。通过将碳纳米管（CNT）掺入木屑颗粒间的纳米网络当中，可以获得导电智能人造木材，因碳纳米管能够在其中形成连续的三维网络，因此其具有比传统聚合物/碳纳米管复合材料更好的导电网络和更高电导率。基于这种智能人造木材的高导电性，它可以实现传感、自发热以及电磁屏蔽等多种应用。这种智能人造木材表现出了出色的电磁屏蔽性能（X波段超过90 dB），可以满足精密电子仪器屏蔽标准的要求。这种智能人造木材还可以在1.75 V低电压下（约等于两节五号电池的电压）实现自发热，可在5分钟内升至60摄氏度，这种在低电压下即可自发热木材可有效地确保自加热设备的安全性，同时减少能耗。 这项研究提出了一种生物质颗粒表面纳米化方法和策略，可用于构筑全生物质，不含任何粘结剂，具有优异的力学性能，可复合的新型人造木材。同时，这种全新的生物质表面纳米化策略也可以扩展到其他生物质（例如，树叶、稻草和秸秆等），并可以实现多功能化，有望用于制造一系列绿色全生物质的可持续结构材料，将进一步推动人造板行业向绿色、环保和低碳方向发展。

项目成果/简介:量子隐形传态是建立远距离量子网络的关键技术之一。相比二维系统，高维量子网络具有更高的信道容量、更高的安全性等优点，受到人们的广泛关注。如何实现高效的高维量子隐形传态，从而实现高效的高维量子网络是当前量子信息领域的研究热点之一。 为了实现高维量子通信，李传锋、柳必恒等人从2016年开始采用光子的路径自由度编码，解决了路径比特的相干性问题[PRL 117, 220402 (2016)]，制备出了高保真度的三维纠缠态[PRL 117, 170403(2016)]；解决路径维度扩展问题，实现了32维量子纠缠态[PRL 125, 080503 (2020)]；解决路径自由度的传输问题，实现了高维量子纠缠态在11公里光纤中的有效传输[Optica 7, 738 (2020)]等。研究组从2017年起开始了高维量子隐形传态的实验研究。然而理论研究表明，在线性光学体系中，必须采用辅助粒子才能实现高维量子隐形传态。 为了实现高维量子隐形传态，研究组首先巧妙的提出了纠缠辅助的方式，利用log2d-1个辅助纠缠光子对就可以高效的实现d维的量子隐形传态，从而解决了资源消耗问题。然后实验上利用主动反馈技术实现路径间的相位锁定，干涉可见度在45小时内保持在0.98的水平，从而利用六光子系统实现了三维的量子隐形传态。研究组对三维量子隐形传态过程做了过程层析，保真度达到0.596，以7个标准差超过了经典极限值1/3，证实了三维量子隐形传态过程的量子特性。高效的高维量子隐形传态的实现为构建高效的高维量子网络打下坚实的基础。

浙江财经大学费舒澜副教授编写的《中国城乡收入差距的度量改进及分解研究》2017年12月由浙江大学出版社出版，获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”三等奖（基础理论研究类）。 《中国城乡收入差距的度量改进及分解研究》一书针对城乡收入差距研究中的两个基础性课题——度量和分解开展研究。度量关系到对城乡收入差距大小的判断，而分解关系到对城乡收入差距成因的探寻。一方面，通过提出城乡收入差距度量的两个改进，提高度量方法的准确性；另一方面，通过分解视角的拓展——分布分解和财产性收入差距分解，加深对中国城乡收入差距成因的认识。

该书分析研究了我国居民消费行为演变特征,规律及其影响因素,提出了中国居民消费行为在不同历史时期适用不同消费理论的假设,并进行了验证等.