提出了一种采用喷墨打印技术将钙钛矿前驱体墨水印刷在不同聚合物基底上的策略，该策略利用溶剂对聚合物的溶胀作用，使高分子内原位生长出具有高亮度、高稳定性且波长与图案像素尺寸精确可调的准二维钙钛矿。准二维钙钛矿-聚合物复合材料具有优异的防潮性、耐光照射性和耐各种溶液化学侵蚀的特性。同时，利用高精度喷墨打印技术可以实现小间距准二维钙钛矿像素点阵，构成各种图案。 这项研究采用原位喷墨打印准二维钙

发现在过去十万年海平面的快速变化过程中，红树植物虽然存活却极大地丢失了遗传多样性，现存红树植物的遗传多样性水平与气候改变时的死亡率存在显著负相关，未来海平面变化对红树林生态系统具有很大威胁。研究指出，现存的遗传多样性极低的红树植物演化潜能较小，广泛的海岸建设限制了红树植物向内陆撤退的物理空间，红树林面临非常严重的胁迫。为了更好地保护红树林，该文提出建设保护区时仅圈住红树林现生分布区不够，还应该留出充分的缓冲区以帮助红树林应对未来海平面上升。

NDI聚合物现已经成为最成功的N-型高分子半导体，取得了极其优异的晶体管性能并保持着多项全聚合物电池的效率记录。郭旭岗同时深入研究了酰亚胺单体家族的另外一个重要成员：双噻吩酰亚胺(Bithiophene imide, BTI)，并构建了一系列基于BTI的聚合物半导体(J. Am. Chem. Soc. 2011,133,1405;J. Am. Chem. Soc. 2012,134, 18427;Adv. Mater. 2012,24, 2242; Nature Photonics 2013,7,825;J. Am. Chem. Soc. 2014,136,16345;J. Am. Chem. Soc. 2015,137,12565)。与NDI和PDI相比，BTI具有更高的化学活性和大幅度减小的位阻，从而提供了一个前所未有的机会对其结构进行拓展优化。在前期工作中，郭旭岗团队利用稠环策略成功合成了一系列(半)梯型有机半导体，并在晶体管和全聚合物电池中取得了可比于NDI和PDI聚合物的器件性能(Angew. Chem. Int. Ed. 2017, 56, 9924; Angew. Chem. Int. Ed. 2017, 56, 15304; J. Am. Chem. Soc. 2018,140,6095.)。但是，噻吩相对于苯环更富有电子,在一定程度上减弱了半导体的电子亲和力。因此通过拉电子基团功能化BTI不仅会产生更强的电子受体单体,同时还能解决NDI和PDI结构上的缺陷。基于此，郭旭岗团队克服了合成上的挑战，成功制备出新颖的氟取代的酰亚胺及其聚合物半导体。理论计算表明,相对于没有氟的单体f-BTI2,氟取代的单体f-FBTI2表现出更低的能级，有助于提升聚合物的N-型性能。 相比于f-BTI2-T和之前报道的s-BTI2-FT和f-BTI2-FT的全聚合物电池，以f-FBTI2-F为电子受体材料的电池实现了性能的巨大提升，能量转化效率达到8.1%(图2)，同时实现了高达1.05V的开路电压值和低至0.53eV的能量损失。与NDI和PDI有着不同的结构和电子特性的新型受体单体f-FBTI2的出现将衍生出更多高性能N-型聚合物，为发展高效的全聚合物电池提供了全新的材料体系。

相关领域高层次人才团队。

专业领域：化工、设备、机械、仪表、电器等；

电子材料及器件噪声-可靠性测试平台，该系统是国内外首套电子器件噪声-可靠性分析系统。采用了基于虚拟仪器的微弱噪声测试、基于噪声的可靠性诊断方法、电子器件噪声的子波分析方法等关键技术，将子波分析用于噪声-可靠性表征，可对各种电子器件和集成电路模块进行噪声测试与分析、内部潜在缺陷诊断和无损预筛选。系统可以测量电子器件的各种噪声参数，同时对噪声进行频谱分析、子波分析、集总参数分析。具有实时检测、采集、和分析, 高精度、高可靠性、智能化、小体积的优点，良好的通用性和可升级性使其同时适用于科研和生产单位。

本发明公开了一种用于 ESD 保护的低压触发 SCR 器件。本发明创造采用第一 PMOS 和第二 PMOS 分别进行衬底触发和栅触发，从而降低 SCR 器件的触发电压。 ESD 脉冲信号施加在 Anode 和 Cathode 之间，第一 PMOS 和第二 PMOS 首先被触发导通，第一 PMOS 开通之后，给 Nwell 施加一触发电流，第二 PMOS 开通之后给第三 PMOS 施加一触发电压。第一 PMOS 施加的 Nwell 触发电流和第三 PMOS 的沟道电流触发晶闸管导通，晶闸管电流（ SCR current ）导通大部分 ESD  电流，从而实现了 ESD 保护。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

项目采用了中山大学自主研发的低损耗低应力超低温氮化硅材料平台，研制了一系列光子集成的关键 器件