我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

近期，西湖大学人工光合作用与太阳能燃料中心孙立成实验室在探索这一未解之谜的过程中取得进展。

第二类超导体中量子化磁通的运动行为对超导材料和器件的电磁输运性质起着关键作用。人为调控超导磁通量子的运动行为，不但可以有效提高超导体的临界电流密度，还可实现具有新功能的超导电子器件，如超导磁通整流器、磁通二极管等。以往的磁通量子调控手段往往缺乏原位可调性，极大限制了相应超导电子器件的应用。近日，南京大学吴培亨院士领导的超导电子学研究所王永磊教授和王华兵教授研究团队设计出了一种可调控的新型人工自旋冰与超导异质结构器件，不但实现了超导电性的原位开关，还实现了可开关和可反转的磁通霍尔效应。 人工自旋冰是具有集体相互作用的纳米小磁体阵列，其特殊的几何排列使得系统具有很高的简并度、新奇的低能激发态（如磁单极子）、丰富的相变和磁畴。近年来该团队致力于人工自旋冰和超导纳米结构器件等方面的研究，不但设计出了可擦写的人工自旋冰，并且于国际上首次设计和制备出了人工自旋冰与超导的异质结构器件，实现了可调控的超导磁通阻挫效应和磁通整流效应。近日该团队又设计出了一种基于风车型人工自旋冰与超导的异质结构器件，利用风车型人工自旋冰易于调控的链条状磁荷结构，以及磁荷与超导磁通量子间的强耦合作用，实现了对超导磁通运动的原位操控，展示了超导零电阻态与耗散态之间的原位开关，同时实现了可编程的磁通霍尔效应。

人类早期胚胎发育虽然只有大约7天的时间，但是却经历了关键的分子事件，其中包括合子基因组激活（ZGA）和早期胚胎细胞的命运决定。伴随测序技术的进步，单细胞测序技术可以有效地揭示早期胚胎发育的细胞命运决定的转录图谱，但是单细胞转录组数据也存在许多问题，例如dropout事件（表达的基因未被检测到），这使得差异分析方法在处理单细胞受到了限制。本研究中通过使用F-score算法和差异分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人类早期胚胎单细胞转录组中得到两个关键的基因集。通过比较先前研究中关键的基因来分析两种方法的不同，POU5F1（OCT4）在细胞多能性的获得和维持中起到了重要的作用，但是在差异分析方法中却被排除，而F-score算法却可以获得。我们通过研究基因的表达趋势发现，差异分析方法对于在多个时期高表达的基因会被排除，这对于胚胎发育中的细胞的异质性是十分不利的。

西安交通大学席光教授课题组成功将人工智能三维图像识别技术应用于离心压缩机的优化工作中，并与沈阳鼓风机集团股份有限公司合作完成了国际上首个完全三维离心叶轮的优化设计及试验验证工作。

由于受到云、气溶胶等不利天气的影响，基于热红外遥感反演的地表温度数据存在空间不连续问题，阻碍了地表温度产品的实际应用。

常见的纳米酶大多数是金属化合物纳米颗粒，其催化活性主要是来自在纳米颗粒表面的金属离子。在自然界中，生物酶的特征表明活性位点和支持、稳定活性位点的网络环境对于高催化效率同样重要。通过调整活性位点的成分和环境可以实现高的活性和选择性。水凝胶是一类具有良好生物相容性的三维亲水网络材料，其结构可以有效地保护酶分子活性中心，同时提供更好的底物迁移微环境，从而实现有效的催化作用，载酶水凝胶材料已成为生物学研究中的热点。纳米凝胶为水凝胶的纳米粒子，具有类似于宏观水凝胶材料的亲水网络及类似流体的传输特性，其纳米的尺寸可以作为进一步体内生物应用的理想载体。在受限的纳米空间中实现修饰或组装以获得杂化纳米凝胶仍然存在挑战。应对这一挑战，同济大学化学科学与工程学院王启刚团队从仿生的角度出发，设计了一种酶催化的原子转移自由基聚合（ATRPase）和金属配位交联方法成功制备出纳米人工多酶凝胶体系。该体系具有模拟超氧化物歧化酶（SOD-like）和过氧化物酶（POD-like）特性，可以实现肿瘤微环境级联催化的响应成像。日前，相关研究成果以“Multienzyme‐Mimic Nanogels Synthesized by Biocatalytic ATRP and Metal Coordination for Bioresponsive Fluorescence Imaging”为题，发表在国际著名学术期刊 Angewandte Chemie International Edition （《德国应用化学》） 上。同济大学化学科学与工程学院为该文的唯一通讯作者单位，硕士生齐美园为第一作者，王霞副教授和王启刚教授为共同通讯作者。 图1.（a）人工多酶凝胶体系的ATRPase及配位交联制备流程（b）模拟SOD和POD级联酶催化的肿瘤微环境响应的荧光成像机制。研究人员首先在纳米粒子表面修饰酶催化的原子转移自由基聚合的引发剂(-Br)，以具有良好生物相容性的生物酶为催化剂，修饰有双键的赖氨酸（N-acryloyl-L-lysine）为聚合单体，在纳米粒子周围聚合制备得到聚赖氨酸高分子刷，最后通过亚铁配位交联，从而构建出具有多酶活性的人工多酶凝胶体系（如图1所示）。凝胶体系中高分散的Fe离子一方面作为凝胶网络的交联剂，同时作为模拟酶的活性中心。通过模拟SOD和POD酶，先将肿瘤部位高水平的O 2 •− 催化转化为H 2 O 2 ，进一步基于肿瘤部位提升的H 2 O 2 通过级联酶催化反应实现肿瘤微环境响应的安全、高效的肿瘤成像。该人工多酶凝胶体系类似自然的过氧化物酶催化机制不产生羟基自由基，具有低毒性和高生物安全性。同时，ATRPase方法和金属配位交联技术可进一步实现多种纳米材料体系的制备，用于药物输送和其他生物医学应用。该研究成果得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划等经费支持以及中国科学院强磁场科学中心的技术支持。王启刚教授团队多年来一直致力于高分子凝胶固定酶技术及其生物诊疗应用，近5年累计以通讯作者在 Adv.Mater. ,  Nat. Commun. ,  Angew. Chem. Inter. Ed. 等期刊发表SCI论文50多篇。文献链接：https://www.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/anie.202002331  PDF：anie_202002331.pdf课题组网站：https://qgwang.tongji.edu.cn/