近年来，大气污染问题日益严重，尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体（VOCs）是造成雾霾及臭氧（O3）的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一，但在实际应用中，水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附，因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日，天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”（http://catalysis.tju.edu.cn/）针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题，利用多孔有机聚合物疏水性等特征，设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料，所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性，并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal（IF: 10.652）上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。

项目成果/简介:近年来，大气污染问题日益严重，尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体（VOCs）是造成雾霾及臭氧（O3）的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一，但在实际应用中，水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附，因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日，天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”（http://catalysis.tju.edu.cn/）针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题，利用多孔有机聚合物疏水性等特征，设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料，所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性，并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal（IF: 10.652）上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。

近日，机电学院王绍金教授团队在学校G2期刊《InternationalJournalofFoodMicrobiology》上发表题为“Combinedeffectsofintermittentradiofrequencyheatingwithcinnamonoilvaporonmicrobialcontrolandqualitychangesofalfalfaseeds”的论文。博士研究生徐渊美为论文第一作者，王绍金教授为论文通讯作者。

本发明提供一种超高频RFID电子标签的读取方法及装置，包括：根据输出功率大于最大输出功率，获知根据频率增量增加工作频率，获得当前工作频率；在当前工作频率下，根据功率增量逐步从最小输出功率增加输出功率直至大于最大输出功率，每次增加输出功率前，读取与当前工作频率一致的目标标签。本发明通过动态调整工作频率与输出功率，遍历读取处于不同工作频率、位于不同距离的所有超高频RFID电子标签，大大提升了超高频RFID读写装置的应用范围。

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。

北京邮电大学电子工程学院自动耦合台采购项目 招标项目的潜在投标人应在线上邮箱报名获取招标文件，并于2022年06月14日 14点00分（北京时间）前递交投标文件。

本项目创新研发了适用于室内外环境的大部件高精度装配自动对接移动机器人，相较于传统的装配对接系统，具有承载能力大，对接精度、效率高，系统运行稳定、可重构性好等特点，可完全替代传统由人力完成大部件装配对接过程。可广泛应用于火箭舱段装配生产、飞机武器挂载等场合，对于促进航空航天工业的发展具有重要作用。 技术特征 （1）自动对接机构采用视觉伺服技术，将双目相机、激光位移传感器和力传感器等多传感器数据融合，以六自由度并联机构作为运动执行机构，实现大部件高精度自动对接，负载达到1-50T，满载移动速度≤6m/min，满载额定滚转速度≤10°/min，调姿最小分辨率达到0.01mm； （2）运行稳定性好、环境适应能力强。移动机器人采用卫星导航与惯性导航的组合导航技术，使用4G信号进行网络差分定位，可以达到厘米级定位精度。

本项目创新研发了适用于室内外环境的大部件高精度装配自动对接移动机器人，相较于传统的装配对接系统，具有承载能力大，对接精度、效率高，系统运行稳定、可重构性好等特点，可完全替代传统由人力完成大部件装配对接过程。可广泛应用于火箭舱段装配生产、飞机武器挂载等场合，对于促进航空航天工业的发展具有重要作用。技术特征（1）自动对接机构采用视觉伺服技术，将双目相机、激光位移传感器和力传感器等多传感器数据融合，以六自由度并联机构作为运动执行机构，实现大部件高精度自动对接，负载达到1-50T，满载移动速度≤6m/min，满载额定滚转速度≤10°/min，调姿最小分辨率达到0.01mm；（2）运行稳定性好、环境适应能力强。移动机器人采用卫星导航与惯性导航的组合导航技术，使用4G信号进行网络差分定位，可以达到厘米级定位精度。应用范围:大部件高精度装配自动对接移动机器人不仅应用于航空航天领域的飞机装配大部件自动装配对接、战机武器辅助挂载、火箭和航天器舱段自动装配对接等，还可广泛应用于工程机械、能源、海工装备、轨道交通等领域大型型设备总装、焊接等作业环境。对提升大型部件装配的效率，节省装配时间，节约装备生产成本，具有较高的战略价值及经济前景。项目负责人简介：楼佩煌教授，长期从事现代集成制造技术、柔性制造技术，智能装备技术，物流自动化装备技术，工业机器人技术等研究与开发工作。作为项目负责人和主要研究人员先后完成了国家“862”高科技计划项目、国家自然基金项目、部省联合重大科技攻关项目、国防预研项目30多项。图1 大部件高精度装配自动对接移动机器人样机