本项目折流湿地滤池+侧向潜流湿地床污水处理系统设计了全新的厌氧竖向 折流湿地和兼（好）氧侧向潜流湿地组合。其解决的关键技术体现在：湿地系统 中合理设置了自然复氧区、湿地床深度和内回流系统（在高浓度进水和低温时启 动），突破了现有人工湿地技术氧传递能力低的局限，达到系统内溶解氧的科学 分布，供氧效率是现有人工湿地的约4倍，显著提升了侧向潜流湿地床的溶解氧 水平；在无能耗下大幅提升了湿地系统内的微生物作用强度，极大地提高了氮及 有机物的去除效率；优化了湿地流态，提高了水力效率，解决了现有技术池容利 用率低的缺陷。

近日，东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫博士在国际顶级期刊《Angewandte Chemie（德国应用化学）》上发表题为“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的学术论文。 光捕获过程作为将自然光进行捕获、能量转化并利用的步骤，是植物光合作用中第一个也是十分重要的过程。构筑人工光捕获体系对于光能的利用具有重要意义，但目前构筑具有高效人工光捕获体系仍存在很大挑战。 东南大学研究团队利用“杯芳烃诱导聚集”策略，设计合成两亲磺化杯芳烃和阳离子型萘基吡啶衍生物作为荧光给体在水溶液中自组装，并引入尼罗蓝作为荧光受体分子，成功构筑了近红外发射的超分子人工光捕获体系。 通过进一步研究，团队发现该体系在细胞内依然保持很高的光捕获效率和高度稳定性，同时证明了其对高尔基体染色的选择性。该研究对于人工超分子光捕获体系传感、成像、诊断等方面的研究有着重要的推动作用。论文第一作者为东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫，东南大学为第一通讯单位。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

成果介绍针对采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法，可应用于整车的BMS软件算法设计。搭建的软硬件平台可应用于BMS算法测试。技术创新点及参数(1)采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法；(2)在观测过程中模型参数可实时更新，算法满足李雅普诺夫方程，估计计算时可保证收敛；(3)更好的动态特性与电池充放电周期整体估计精度，且在电流信号有噪声时仍有较好的估计精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集数据，μC/OS-III系统完成了控制系统软硬件设计。台架实验表明，系统信号采集精度良好，性能实现成功；(5)采用OCV法对Ah法进行纠正，获得新的综合SOC估算值，针对性地设计了初值确定方法，得到改良的SOC估计算法。*明该算法能在整个电池恒流放电过程中稳定估算SOC；(6)为考虑电池工作过程中的产热，对传统的SOC估算方法，引入温度约束，建立改良的SOP估计算法。*明该算法能很好地考虑电池温度对SOP估测影响而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系统建立了BMS软硬件系统，并进行了实车试验。结果表明改良后的估计算法精度良好可靠，所设计BMS具备出色的控制性能。市场前景本项目的涉及的算法设计及软硬件架构，可以采用成果授权、成果转让或者技术服务的形式与汽车零部件供应商产生合作。

谐波电能计量及其仪表用以定量描述电能生产、 传输、消费的全过程，广泛应用于包括光伏、风电、电动汽车、 充电站在内的新能源及传统电力系统。 项目主要功能包括：自适应迭代分解电压和电流信号得到 谐波与间谐波成分，计算其谐波含量；计量各个谐波/间谐波成 分的四象限电能计量参量；具有有功、无功能量脉冲输出，记 录参数设定、开盖检测以及电压不对称、过压、过流、超限等 事件，具有液晶循环显示功能，可通过 RS-48

研究目的和意义机器学习和人工智能已成为当今最热门的技术之一。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能作为国家重要发展战略之一。人工智能已经成为信息技术时代的又一波浪潮。在这波浪潮的推动下，互联网行业、金融行业、传统制造业、政务民生、公安警务等各行各业都在积极向人工智能领域转型升级，利用人工智能先进技术提升智能分析和辅助决策能力，

本发明公开了一种评价降相关算法效果的方法，首先通过对原始协方差阵进行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，选择 L 矩阵作为规约基计算原始协方差阵的长度缺陷。其次，对原始协方差阵进行降相关，然后得 到降相关后的协方差阵，再对其进行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同样利用分解后的 LZ矩阵计算其长 度缺陷，计算方法简单且顾及了矩阵维数。最后，降相关前的长度缺陷和降相关后的长度缺陷进行做差，得 到的数值越大，表明降相关效果越好。该方法可以有效的评价降相关效果，同时长度缺陷考虑了协方差阵的 维数问题，且计算简单，克服了耗时等问题。从而有效的提高了评价方法的稳定性和实时性。 

项目概况 该静态模型提供了一个融建筑平台、空调设备、中央空调系统于一体的、具有自由拼装搭接功能的实时教学环境、产品展示平台。 本项目处于国内先进水平，拥有自主知识产权。主要特点 该模型将平台、设备及系统融为一体。具有三大部分： （1）建筑平台。我们认为，建筑平台与中央空调系统是一个有机的整体，离开建筑平台谈中央空调，有如无水养鱼，这正是市面上诸多空调模型的弊端所在。 我们提供的建筑平台以建筑的梁、柱、墙体等为基本部件，按建筑模数等比例制作，部件之间采用了拼装结构，可拼出任意种建筑形式。让学生在自由拼装中了解建筑知识。 （2）设备模型。包括了中央空调从主机到末端的各类设备的实体静态模型。各模型均按主流品牌的设备外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系统搭建。利用上述建筑平台、设备模型，以及配套的管材、配件，学生可自行搭建各类中央空调系统。 系统可用于教学，也可用于产品展示。 技术指标     模型按建筑模数等比例制作，通用接口，观察、搭接方便、实用性强，可反复使用。是一种新颖的教学和产品展示平台。市场前景     近年来在部分教学活动中使用，赢得了众多客户的信任和支持，具有良好的市场前