本发明公开了一种具有抗癌活性的化合物及抗癌组合物。所述化合物为一氧化氮(NO)供体化合物，具有抗癌活性，能应用于制备抗癌药物。所述抗癌组合物为本发明提供的化合物其作为辅药与化疗药物组合，诱导肿瘤细胞凋亡，增强其抗肿瘤活性的应用。

北京体育大学主导研发的全球首款基于AI图像识别技术的三维运动解析系统可以自动识别人体关键点，将不同摄像机拍摄到的同一运动画面进行三维合成和运动技术分析，获得运动生物力学的详尽参数。该系统利用AI 技术大大降低了人工解析时间，提高了三维解析效率，有效提高运动表现。

我国科研团队首次利用机器学习反求设计（machine-learning inverse design）实现三维矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技术的相关研究成果发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》(Science)刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。这项光学全息技术领域的突破性研究，由上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领衔的未来光学国际实验室完成。研究中基于机器学习的反求设计，可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。研究人员介绍，基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，科学家研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。但精确产生任意三维矢量光场仍是一个世界性难题。在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。顾敏科研团队利用人工智能的机器学习反求设计，解决了这一难题，率先实现了三维矢量全息，并可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。顾敏介绍，这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。“通过人工智能机器学习的新技术，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去。”机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。文章第一作者任浩然博士说：“我们研究证明训练后的人工神经网络可有效、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。”此外，这项发明为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏表示，“这项发明不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为人们加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。”

面向数字人的大规模生成需求，发展生成式人工智能理论，探索机器学习方法从数据中自动化学习数字人建模方法，提出了高精度三维人脸重建技术、表情驱动数字人技术、语音驱动数字人技术三项世界领先的技术，以低成本、高效率生成可驱动的高保真数字人。该技术能够极大提升数字人的生成质量与生成效率，支持大规模高精度的数字人生成，具有广泛的应用前景。

基于智能视频分析，采用5G+人工智能+边缘计算等高新技术，实现对监控区域内的火烟进行智能识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别。 它具有自动扫描、自动识别、自动报警、自动定位的功能，通过系统智能识别，发现火情实时向后端监控中心发送报警信号，同时会将火点位置在地图上精确定位，一旦火灾确定，决策人员可以通过视频追踪、资源查询、火情推演、预案管理等功能进行扑救会商并制定详细的灭火作战方案，达到快速消灭火灾的目的。 系统可协助管理人员，对监测区域内火焰做到全天二十四小时实时分析及时报警。降低误报和漏报现象，减少因火灾造成的生命和财产的损失，是人们同火灾做斗争的有力工具。

人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

（专利号：ZL 201310086879.1） 简介：本发明提供一种催化合成喹喔啉类化合物的方法，属于有机化学合成技术领域。合成喹喔啉类化合物的缩合反应中原料邻苯二胺与1，2-二羰基化合物的摩尔比为1∶1，多磺酸根离子液体催化剂的摩尔量是所用邻苯二胺或1，2-二羰基化合物的5-10%，反应温度为40-60℃，反应时间为20-120min，反应溶剂水的用量为物料总质量的50-90%，反应压力为1个大气压，反应后过滤，滤渣用水洗涤后用乙醇重结

随着社会的发展与进步，日益突出的能源供需矛盾不断将寻找清洁、高效、经济的新型能源材料推向研究前沿。热电材料是一类能利用热电效应，直接将热能（包括太阳能、地热、工业余热等能量）转换成电能的材料，由于热电转换技术便捷、环保等优势，在车载冰箱、深空探测器电源等领域具有不可替代的地位，受到科学家们的高度重视。而探索发现低成本、高丰度、低毒性的高效热电材料，是该领域基础研究的重点，是一项面临巨大挑战的研究工作。 吴立明2004年发明了独特且安全的固相合成方法——硼硫化法（J. Am. Chem. Soc. 2004, 126, 4676-4681.），近期，课题组利用该方法，发现了一种新的四方相α-CsCu5Se3，并实现宏量合成。该材料拥有前所未见的独特晶体结构：Cs+由类中国结形状的Cu8Se8结构单元构筑的三维无限扩展结构，其中镶嵌Cs+金属阳离子。α-CsCu5Se3热稳定性好，表现出典型晶态固体的热传输行为，并遵循Umklapp散射机制，这与具有类液态的热传导行为的二元化合物Cu2-xSe完全不同。晶体学及热传输性能研究表明α-CsCu5Se3指出了一个有效抑制Cu+液体传输行为特征的方法。与吴立明老师2016年发现的高性能热电材料CsAg5Te3（Angew. Chem. Int. Ed. 2016, 55, 11431–11436）相比，α-CsCu5Se3的晶体单胞体积减小了30％，导致材料具有更强的原子间d轨道重叠作用，从而显著降低有效质量(m*)，这使得α-CsCu5Se3相比于CsAg5Te3实现了功率因子200％的增长，达到8.17 μW/cm/K2，是目前报道的碱金属富铜硫属化合物中最高值；同时，理论研究表明，由于结构中的Cu–Se软化学键和Cs+ 离子扰动作用，该材料具有很低的热导率。综合上述各方面因素，该化合物的本征热电优值ZT达到1.03（980 K）。进一步通过Sb掺杂优化热电性能的研究发现：Sb3+的孤对电子能够增大材料的晶格非谐性，有效增强Umklapp型散射，从而降低声子速度，使得α-Cs(Cu0.96Sb0.04)5Se3的晶格热导率进一步降低至0.40 W/m/K，热电优值ZTmax提升到1.30。该工作系统深入研究了α-CsCu5Se3体系结构和热电相关性能的关系，为低成本，高丰度，高性能硫属化合物材料的设计探索研究迈出重要的一步。

随着社会的发展与进步，日益突出的能源供需矛盾不断将寻找清洁、高效、经济的新型能源材料推向研究前沿。热电材料是一类能利用热电效应，直接将热能（包括太阳能、地热、工业余热等能量）转换成电能的材料，由于热电转换技术便捷、环保等优势，在车载冰箱、深空探测器电源等领域具有不可替代的地位，受到科学家们的高度重视。而探索发现低成本、高丰度、低毒性的高效热电材料，是该领域基础研究的重点，是一项面临巨大挑战的研究工作。 吴立明2004年发明了独特且安全的固相合成方法——硼硫化法（J. Am. Chem. Soc. 2004, 126, 4676-4681.），近期，课题组利用该方法，发现了一种新的四方相α-CsCu5Se3，并实现宏量合成。该材料拥有前所未见的独特晶体结构：Cs+由类中国结形状的Cu8Se8结构单元构筑的三维无限扩展结构，其中镶嵌Cs+金属阳离子。α-CsCu5Se3热稳定性好，表现出典型晶态固体的热传输行为，并遵循Umklapp散射机制，这与具有类液态的热传导行为的二元化合物Cu2-xSe完全不同。晶体学及热传输性能研究表明α-CsCu5Se3指出了一个有效抑制Cu+液体传输行为特征的方法。与吴立明老师2016年发现的高性能热电材料CsAg5Te3（Angew. Chem. Int. Ed. 2016, 55, 11431–11436）相比，α-CsCu5Se3的晶体单胞体积减小了30％，导致材料具有更强的原子间d轨道重叠作用，从而显著降低有效质量(m*)，这使得α-CsCu5Se3相比于CsAg5Te3实现了功率因子200％的增长，达到8.17 μW/cm/K2，是目前报道的碱金属富铜硫属化合物中最高值；同时，理论研究表明，由于结构中的Cu–Se软化学键和Cs+ 离子扰动作用，该材料具有很低的热导率。综合上述各方面因素，该化合物的本征热电优值ZT达到1.03（980 K）。进一步通过Sb掺杂优化热电性能的研究发现：Sb3+的孤对电子能够增大材料的晶格非谐性，有效增强Umklapp型散射，从而降低声子速度，使得α-Cs(Cu0.96Sb0.04)5Se3的晶格热导率进一步降低至0.40 W/m/K，热电优值ZTmax提升到1.30。该工作系统深入研究了α-CsCu5Se3体系结构和热电相关性能的关系，为低成本，高丰度，高性能硫属化合物材料的设计探索研究迈出重要的一步。