本技术提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 随着智能手机、笔记本电脑等消费电子产品的快速发展，锂离子电池（Lithium Ion Battery, 简写为LIB）已经成为最成功的电化学储能设备之一，并从根本上影响并改变了人们的日常生活方式。随着制造工艺的逐步成熟，LIB的能量密度已经接近其理论极限。另一方面，可移动电子设备的快速普及和汽车电动化的蓬勃发展也不断要求开发具有更高能量密度的充电电池以满足实际使用的需求，而最先进的LIB依然无法完全满足上述需求。因此，寻找更高能量比的锂电池电极材料，加快下一代新型锂电池关键技术的相关研究，已成为制约锂电池技术产业发展进步的关键问题。锂金属电池的能量密度虽足以达到下一代电动车的要求，但其自身的稳定性仍令人担忧，这主要是因为Li金属的反应活性过高，其几乎可与所有的电解液均能自发地发生化学反应。在电池的运行过程中，Li电极和电解液之间通过自发化学反应和电化学反应导致了固体电解质界面（solid electrolyte interphase，SEI）的形成。当所形成的SEI结构不均匀时会诱发电池体积膨胀，此外，充放电过程中锂的不均匀沉积会导致锂枝晶的形成，锂枝晶的不规则生长会刺穿SEI，导致SEI膜发生破裂，并产生死锂，降低锂金属电池库伦效率；更严重的是，锂枝晶的不断生长会刺穿隔膜，造成电池内部的短路，导致火灾和爆炸等安全事故，大大缩短了电池的使用寿命，严重阻碍了其大规模商业化发展。因此，SEI对LMB的性能具有至关重要的影响。良好且稳定的SEI可以阻止（或者大幅度减缓）负极界面上反应的持续发生，起到保护Li电极的作用。针对下一代高稳定性锂金属电池设计中存在的关键问题，结合国际研究进展与本团队前期研究基础，我们提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相关自动化软件已开发完成并交付使用，且具有完全的自主知识产权，可用于国内外上游电池生产研发企业积累原始电池性能数据，大范围筛选有效电解液组分，指导下一代高能量密度锂电池研制。 我们的技术优势与创新主要表现在： 1）首次在电池体系中实现了QM与MM的混合模拟与混合加速； 2）在电池体系模拟中实现了开放电子体系对电化学反应的热力学和动力学预测； 3）在保证精度的前提下，实现了在纳米尺度上对真实的实验SEI结构直接模拟； 4）通过耦合深度机器学习，实现了电解液组分大范围筛选与性能优化。

南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），

以肉类食品为主要基质，构建了单增李斯特菌、肠炎沙门氏菌、副溶血性弧菌、金黄色葡萄球菌、气单胞菌、生孢梭菌等主要致病菌或条件致病菌或研究替代菌的生长、残存、失活、损伤、修复等状态以及低温、酸化、渗透压、气调包装等环境条件下的动力学和概率模型，特别是通过生长模型探讨了在货架期预测方面的应用可能性，设计了电子 TTI 结构模式，并对冷冻损伤型的气单胞菌建立了适用的失活模型，初步探讨其冷冻损伤和修复机制，另外完善了两菌竞争拮抗建模理论（单增李斯特菌与植物乳杆菌、肠炎沙门氏菌与铜绿假单胞菌），构建了新型防腐剂

本技术是一种构件级别的建筑地震经济损失精细化评估方法，具体包括 3 个模块：构件震害评估模块、损失评估模块和可视化模块，构件震害评估模块用于根据建筑信息模型（building information model，BIM）和易损性数据库评估每个构件的震害；损失评估模块用于根据 BIM、易损性数据库和修复标准库计算每个构件及建筑整体的地震经济损失；可视化模块用于建筑震害和损失的三维可视化展示。本技术可以将损失评估精确到构件，而且提供具体的构件损失分布，为建筑投保、地震修复策略、防灾设计等提供重要参考。

本发明提出一种智能物流系统预测性调度优化方法及系统，具体包括：实时采集智能物流系统内设备的运行状态数据，对运行状态数据进行预处理，并划分训练集和测试集；对预处理后的运行状态数据进行时域分析，从中提取关键故障特征，对设备进行健康状态评估；建立预测性调度模型，基于得到的健康状态评估结果进行调度策略切换，并对生产物流调度方案进行多目标优化；采用三维建模技术进行可视化管理，并结合虚拟仿真进行调度优化验证。本发明所提出的方法，能够有效应对动态物流环境中的设备故障等问题，优化物流调度性能，减少配送延误，并提高物流系统的整体效率与资源利用率，实现高智能化、高效生产物流调度。

成果简介冷轧深冲钢板主要应用于汽车工业和板材加工业， 是高品质冷轧钢板的代表， 成型性能与表面质量是冷轧深冲钢板最为重要的要素。所谓成型性能是指板对于冲压成形的适应能力， 它的检测， 控制和表面质量的保证是生产高品质冷轧深冲钢板的关键。成型性能检测主要是模拟成型性能的检测， 包括 FLD， LDR， 杯突， CCV 和扩孔实验， 其技术核心是成型实验机和其相应模具的开发。 目前开发的样机具有操作和更换模具方便， 实验空间大， 实验过程观察方便。 实验过程计算机控制， 速度及压边力等参数控制精确。 成型性能检测是高品质冷轧深冲钢板的基础， 也可以为冷轧板的选择和模具设计提供帮助。成型性能的优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板成型性能， 其技术关键是冷轧板成分优化， 热轧工艺优化， 冷轧工艺优化， 退火工艺优化和平整工艺优化。表面质量优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板表面质量， 其技术核心是热轧板板坯表面质量标准的制定， 热轧工艺的优化， 热轧过程中氧化铁皮的清除工艺优化， 冷轧原料质量标质量标准制定， 酸洗工艺优化， 冷轧工艺优化， 退火工艺优化和平整工艺优化等。整个项目在国内处于先进水平， 部分技术处于国内领先水平。成熟程度和所需建设条件本项目可以在现有的冷轧板生产线上使用推广。目前成型实验机和其相应模具开发已完成， 已经利用开发的实验机为马钢，南航等完成扩孔， FLD 等成型性能检测实验。帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 双相车轮钢等产品， 取得显著的经济效益。技术指标成型实验机： 最大成形力： 300KN； 最大顶件力： 1.5KN； 压边力可调范围： 4--50KN； 凸模上升速度： 0-300mm/min； 总电功率;3.5KW； 额定压力：6.3MPa； 增压比： 1:4； 测量精度： 位移 H≤0.02mm(20mm)； 成形力≤2%；可以协助开发 O5 级轿车用深冲外板， 热轧双相钢车轮板和 DC06 深冲板。市场分析和应用前景目前已经帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 热轧双相钢车轮板和 DC06深冲板， 已经得到江淮， 奇瑞等汽车厂的认可。社会经济效益分析帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 双相车轮钢等产品。 取得显著的经济效益及社会经济效益。知识产权及成果获奖情况专利： 一种在模拟成形试验中试样失稳的检测方法 ZL201010137855.0，专著： 冷轧深冲钢板的性能检测和缺陷分析合作方式合作开发、 受托开发联系方式冶金学院 钱健清 13855526352

冷轧深冲钢板主要应用于汽车工业和板材加工业，是高品质冷轧钢板的代表，成型性能与表面质量是冷轧深冲钢板最为重要的要素。所谓成型性能是指板对于冲压成形的适应能力，它的检测，控制和表面质量的保证是生产高品质冷轧深冲钢板的关键。成型性能检测主要是模拟成型性能的检测，包括 FLD，LDR，杯突，CCV 和扩孔实验，其技术核心是成型实验机和其相应模具的开发。目前开发的样机具有操作和更换模具方便，实验空间大，实验过程观察方便。实验过程计算机控制，速度及压边力等参数控制精确。成型性能检测是高品质冷轧深冲钢板的基础，也可以为冷轧板的选择和模具设计提供帮助。成型性能的优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板成型性能，其技术关键是冷轧板成分优化，热轧工艺优化，冷轧工艺优化，退火工艺优化和平整工艺优化。表面质量优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板表面质量，其技术核心是热轧板板坯表面质量标准的制定，热轧工艺的优化，热轧过程中氧化铁皮的清除工艺优化，冷轧原料质量标质量标准制定，酸洗工艺优化，冷轧工艺优化，退火工艺优化和平整工艺优化等。整个项目在国内处于先进水平，部分技术处于国内领先水平。

目前在阻燃材料领域最常用的技术有添加型阻燃技术和反应型阻燃技术两种。在添加型 阻燃技术中，所用的阻燃剂为含卤、含磷、含硼、含锑及其它金属元素，能够有效的阻燃，但 是其危害性很大，使用中会污染环境。因此，阻燃材料不仅要求其具有高的阻燃效率，而且要 求其燃烧时无毒、低烟、对环境影响小。添加无卤阻燃剂 (氢氧化铝或氢氧化镁) 的阻燃材料 可以满足这些要求。如果采用氢氧化铝或氢氧化镁，为了达到UL94V-0级，其质量分数要达到 60％～70％，致使材料的拉伸强度、伸长率、冲击强度降低。将本征阻燃聚合物如酚醛树脂、 多乙炔苯、聚酰亚胺 (PI) 及其衍生物、聚苯并咪唑 (PBI) 等反应结合到基体树脂上得到阻燃改 性的基体树脂也是目前研发的方向之一。 材料的阻燃性，通常是通过气相阻燃、凝聚相阻燃及中断热交换阻燃等机理来实现。凝聚 相阻燃机理是指在凝聚相中延缓或中断阻燃材料热分解而达到阻燃效果。阻燃材料燃烧时在其 表面生成难燃、隔热、隔氧炭层，可阻止可燃气进入燃烧气相及外部热源向材料的内部传递， 致使燃烧中断。本技术依据凝聚相阻燃机理，制了备高性能的无卤阻燃板。

水性涂料是由水性树脂、颜填料和助剂共同配制而成，由于以水作为分散介质，水性涂料具有施工安全、低 VOC 等优点。研究和开发水性涂料具有很高的经济效益和社会效益。2013~2016 年水性涂料的市场份额保持增速，随着环保政策的出台，预计到 2020 年市场水性涂料占比将达到 54%。在水性涂料中，水性丙烯酸树脂涂料使用量最大，占所有水性涂料 70%以上，其主要应用领域包括建筑装修和工业涂料等方面。

随着科技的发展和网络技术的应用，网络在带给人便利的同时，其安全性问题也日趋严重。各种新的应用和未知协议导致网络越来越复杂、多样化和难以管理。例如:P2P、视频 流等应用，占用了大量带宽，造成网络带宽耗尽;各种网络恶意攻击(僵尸网、蠕虫、病毒 等)更是严重地危害到网络服务和信息安全。网络安全问题不仅使普通网络用户的个人信息 和隐私受到威胁，还使得企业机密变得不再安全，网络服务提供商和管理者对网络的管理也 变得更加困难。更为严重的是，不法分子在网上肆意进行盗版、黄色和反动内容传播等不法 行为，如果不将这些恶意流量从骨干网的背景流量中识别并分类出来，就会对网络的净化、 社会的和谐、国家的稳定造成不良影响。网络流分类技术的提出和发展解决了网路流量的实 时分类和识别问题，是解决上述问题的必由之路，是网络安全技术的基础研究之一。网络流分类技术是网络安全领域中迫切需要解决的核心技术和热点问题。只有对流量进 行实时的有效识别和分类，才能对网络进行有效的管理和控制，从而净化网络环境，确保网 络和信息安全。本系统基于采样的、基于交互控制命令信息和基于载荷的网络流分类技术，提出了融合 三种分类技术的层次化网络流分类方法，建立和完善一整套适用于网络流分类问题，由基本 模型、分类算法、硬件平台和体系结构组成的实用系统，系统具有在真实环境下的网络中对 网络流进行快速、准确和实时分类的能力。应用说明 政府管理部门 通过精确的网络流分类系统，可以对一些涉及盗版、黄色内容、网络攻击、非法反动思想的传播工具所使用的协议作出有效识别。同时对一些 P2P 视频网站、国外热门论坛等内 容进行流分类，只有将这些恶意不法流量或者敏感流量准确并实时地识别和分类，才可以从 技术上提供有效的后续管理和控制。 企业随着计算机技术和网络技术的发展，大部分企业都实现了电子办公和互联网办公，因此 网络安全对于企业尤为重要。首先，企业的网络管理十分严格，如果没有流分类技术将无法 进行流量识别，那么如 P2P 等流量必将会对企业的正常工作带来影响。其次，企业的机密 可能会因为网络安全问题被泄露，使得企业的利益受到损失。因此准确有效的流分类技术对 于各大企业来说是非常重要的。 网络服务提供商(Internet Service Provider，ISP)网络服务提供商非常关心如何保证其服务能够正常运行并使用户满意，对于网络流分类 技术的需求也很迫切。准确有效的流分类技术能够提供当前流量的组成部分，可以帮助网络 服务提供商制定有效的管理策略和合理的收费政策，保证网络服务的质量，提升网络服务的 经济效益。 网络管理者网络管理者需要利用网络流分类技术来更有效地管理带宽，避免出现带宽被 P2P 等流 量耗尽而使得正常业务流量不畅的问题，同时避免网络攻击等危害。这就需要流分类技术实 时有效地将这些流量识别分类出来。 研究者5 合作方式 商议。6 所属行业领域 电子信息领域。对于现有协议的分析可以促进新的更完善的协议出现，通过对流量的分类，也可以判断 当前网络流量的组成和发展趋势，有助于整体网络模型的研究。