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

本成果涉及的是一种全尺度危险固体废弃物连续热解焚烧装置及焚烧过程，属于可燃危险固体废弃物处置及焚烧技术领域。该处置装置及研究平台的主要工艺设备，按照功能包括上料、热解燃烧、余热利用、烟气净化、烟气排放、电器控制监控系统和附件等七部分。 通过采用废弃物热解气化原理，废弃物在立式热解炉内欠氧条件下热解、气化，热解炉内气体温度控制在200-400℃左右，炉渣中心温度可达800-1100℃左右，将有机废弃物转化成可燃烧的CO和CH4等可燃成分和无机水蒸汽、酸性气体和炉渣，可燃气体进入混合室后，与切向进入的空气强烈混合后送入二次室燃烧，二次室出口烟气温度可达850-1100℃，烟气停留时间2-5s，烟气中有机物得以完全燃烧，同时抑制了不完全燃烧产物（焦油、烟炱和碳等）的产生，可达到减容的目的，也为烟气净化和灰渣回收创造成了条件；G-L换热器可实现补充热风助燃，充分余热利用；急冷塔雾化降温系在升温时、正常运行时、残烧时均能实现自动运行；布袋除尘器能实现有效自动除去烟气中小颗粒粉尘；活性炭喷射装置能有效吸附烟气中有害物质；当设备全部投入运行时，烟囱无黑烟，可另外设计新型热解、焚烧和烟气处理等工艺模块，并与已有设计模块融合，能够改造、升级和替换。 技术优势： 本成果将热解和高温焚烧技术优化组合，把低温气体和高温熔融结合起来，将废弃物的焚烧分为热解-预混-焚烧三步进行，实现热解焚烧、能量回收和烟气净化综合工艺流程和工艺条件，具有前瞻性，整体工艺无害化突出，减容性和资源化显著，物料适用性广泛，过程中不涉及危险反应介质和有毒有害溶剂，可实现“本质绿色化”。

本成果涉及的是一种全尺度危险固体废弃物连续热解焚烧装置及焚烧过程，属于可燃危险固体废弃物处置及焚烧技术领域。该处置装置及研究平台的主要工艺设备，按照功能包括上料、热解燃烧、余热利用、烟气净化、烟气排放、电器控制监控系统和附件等七部分。 通过采用废弃物热解气化原理，废弃物在立式热解炉内欠氧条件下热解、气化，热解炉内气体温度控制在200-400℃左右，炉渣中心温度可达800-1100℃左右，将有机废弃物转化成可燃烧的CO和CH4等可燃成分和无机水蒸汽、酸性气体和炉渣，可燃气体进入混合室后，与切向进入的空气强烈混合后送入二次室燃烧，二次室出口烟气温度可达850-1100℃，烟气停留时间2-5s，烟气中有机物得以完全燃烧，同时抑制了不完全燃烧产物（焦油、烟炱和碳等）的产生，可达到减容的目的，也为烟气净化和灰渣回收创造成了条件；G-L换热器可实现补充热风助燃，充分余热利用；急冷塔雾化降温系在升温时、正常运行时、残烧时均能实现自动运行；布袋除尘器能实现有效自动除去烟气中小颗粒粉尘；活性炭喷射装置能有效吸附烟气中有害物质；当设备全部投入运行时，烟囱无黑烟，可另外设计新型热解、焚烧和烟气处理等工艺模块，并与已有设计模块融合，能够改造、升级和替换。 技术优势： 本成果将热解和高温焚烧技术优化组合，把低温气体和高温熔融结合起来，将废弃物的焚烧分为热解-预混-焚烧三步进行，实现热解焚烧、能量回收和烟气净化综合工艺流程和工艺条件，具有前瞻性，整体工艺无害化突出，减容性和资源化显著，物料适用性广泛，过程中不涉及危险反应介质和有毒有害溶剂，可实现“本质绿色化”。

成果描述：多属性文本自适应系 统主要实现对每个未 知属性的通信实体进 行属性标注的功能。 主要分为两个过程， 即训练过程和预测过 程。 在训练过程中，系统 根据用户提供的已经 具有属性的数据集、 用户选择的分类算法 所对应的参数进行训 练，得到训练模型。 在预测过程中，系统 根据用户选择的训练 模型对未知属性的数 据集中的每个实体进 行属性标注，并得到 标注过属性的数据集 。（注：在训练过程 中，用户可以使用在 训练数据集上进行交 叉验证的方法获得在 固定参数和分类算法 下模型对未知样本预 测的性能的大致估计 。）市场前景分析：随着互联网的迅速发 展，Web页面上的信 息量呈指数级急剧增 长，如何快速、准确 地从海量数据中抽取 出用户真正需要的信 息已经成为互联网对 科研工作者提出的严 峻挑战。 属性标注能够将网页 非结构化文本内容转 化为结构化的属性数 据，方便用户查询和 进一步分析使用；其 作为信息抽取的关键 一步，对提高信息抽 取的性能方面也具有 重要意义。与同类成果相比的优势分析：包括训练和预测两个 过程，实现对不同数 据集的自适应性属性 标注； 特征选择功能，可以 在训练模型时，选择 出对区分数据类别更 有用的特征词，这样 ，可以降低实体所对 应属性的维度，从而 ，减少占用的内容空 间，提高计算效率； 交叉验证功能，帮助 我们在训练阶段，就 可以了解参数和算法 的选择，对属性标注 时准确性的影响； 生成报告功能，可以 在训练阶段的交叉验 证结束后，产生一个 训练阶段的报告，帮 助用户更好地记录实 验数据、参数、时间 和准确性等信息； 评估功能，比较模型 标注结果与样本真实 标签的一致性、差异 性，以评价一个模型 的好坏。

由于卫星信号采用扩频通信的机制，信号功率到达地球表面时的功率极低（一般认为SNR=-30dB）,因此非常容易受到有意或者无意的干扰，传统北斗接收机如果不采取特别措施，在干扰环境中会大大降低导航定位的精度，甚至完全丧失定位能力。 抗干扰数字板基于阵列信号数字波束形成的基本原理，自适应地在强干扰方向形成波束零陷，提高输出信号的信干噪比，使得导航定位接收机在强干扰环境下也能够有足够的导航定位能力和定位精度，提升了整个导航定位系统的稳健性。 本系统指标在国内领先，性能稳健。抑制单个宽带干扰最大干信比：95 dB；抑制两个宽带干扰最大干信比：88dB；抑制三个宽带干扰最大干噪比：78 dB。 信号处理板通过4个射频通道与射频天线端相连，并通过16位AD采集模拟信号送至FPGA进行抗干扰处理，把干扰抑制之后通过DA把数字信号转换为模拟信号送至射频天线前端进行模拟上变频以送至标准解码器，最后标准解码器进行导航信息解码并送至PC机显示，如图1。 针对实际空载应用，设计的面积更小的数字处理板尺寸为60mm×90mm，满足空载空间有限的应用。输入为4路AD信号和时钟信号，输出为模拟中频信号，经过上变频后采用标准接收机进行解码，如图2. 图1 圆形干扰抑制数字板 图2 小型长方形干扰抑制数字板及天线

成果描述：本发明涉及交通系统，特别涉及一种高架桥系统。针对目前高架桥存在对噪音污染、空气污染、光污染的控制存在缺陷的问题，本发明公开了一种高架桥系统，包括高架桥桥墩，该高架桥系统还包括封闭支撑系统和提供能源的发电系统，所述的封闭支撑系统设置为隧道式封闭结构，该封闭支撑系统包括顶部和侧部，该封闭支撑系统设置有降噪系统和除霾系统，所述的降噪系统包括设置于该封闭支撑系统顶部的吸声材料层和侧部的隔音屏，所述的除霾系统包括除霾装置和风机。通过使用本发明所述的高架桥系统，周围居民受到噪音污染将更小。所述的发电系统是通过温差发电原理，将太阳能转化为电能，供给路灯使用。本系统的功能体现环境友好型。市场前景分析：轨道交通基础设施建设领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。

西安交通大学数学与统计学院医学人工智能团队为西安交大第二附属医院紧急开发出一套免费在线健康咨询、问诊与新冠风险筛查系统。患者可通过该系统直连二附院相关科室资深医生，进行远程咨询与筛查。作为一款综合的医疗在线服务平台，此系统打通了医疗环节中的各参与者、各系统、各终端，实现互联互通，促进信息数据充分流动，为患者提供疾病问诊、健康答疑、病情跟踪、实时监护等一站式医疗服务。系统已于2020年2月1日零时正式上线，截止2月3日24时，该系统已向5500余人次提供咨询、问诊及筛查服务。为实现“一平台多终端”的访问方式，平台摒弃传统native APP,采用Html5技术并已适配了各类手机、PC及微信的无障碍访问。平台后端基于大规模容器技术及分布式异步消息处理技术，可以满足百万用户在线实时沟通。平台利用大数据和人工智能技术为病人和医生提供更加精准、可靠的信息筛选和信息推送。平台可提供基于SaaS的服务模式，也可提供私有化部署，依托实体医院建立互联网问诊区，促进线上线下结合与医疗门诊闭环，最大化提升医疗资源利用率与医院协同效率，打造医疗服务新模式打破时空限制共享优质医疗资源。