北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院张芳副教授与美国Texas A&M University张人一教授团队开展合作研究，揭示区域雾霾形成的新机制，与驱动我国雾霾的长期趋势和辐射强迫变化的主要原因。研究显示，近几年，我国虽然重度雾霾发生频率减少，但中/轻度雾霾仍然频频发生，这主要由于在低的SO2浓度和中等相对湿度条件下黑碳（BC）表面的催化氧化反应所引起的颗粒物快速增长所造成。新发现的这种反应机制会增强BC气溶胶对大气的加热和对地表的冷却效应，降低边界层高度，加剧雾霾的发生和发展。但同时，增强的大气加热和地表冷却效应几乎可抵消，因此对大气层顶的总辐射强迫几乎无改变。研究结果表明，近期国家对工业源减排有效的减少了空气中SO2的浓度， 但控制SO2的浓度仅减少重度雾霾的发生频率，不会根本消除重度雾霾的发生与减少轻/中度雾霾发生的频率。指出需同时控制一次排放的黑碳以及其他污染气态物（NOx和NH3等）。 该成果第一作者为北京师范大学全球院张芳副教授。参加研究的其他团队还包括中科院大气物理研究所孙业乐研究员团队等。本研究得到国家自然科学基金和科技部国家重点研发计划资助。成果于北京时间2月10日发表在美国著名科学期刊《美国科学院院报》（Proceedings of the National Academy of the Sciences of the United States of America，缩写PNAS）上。 由于一系列强有效的减排措施，自2013年以来我国重度雾霾（日均PM2.5>200 μg m-3）发生的频率已明显减少。但研究团队基于长期观测资料的分析显示，过去15年（2004-2018年）轻/中度雾霾（PM2.5=100-200 μg m-3 ）天数平均达到全年的30%（~113天），且近几年并未呈下降趋势（2013和2018年分别达到176和227天），及重度雾霾的时有发生。如何解释这种雾霾的形成与趋势，仍然是我国研究学者所面临的具有挑战性的前沿科学问题。 本研究论文基于长期观测资料及短期强化观测、实验室烟雾箱模拟以及模型计算等多种手段和方法，从中国近几年强减排、强控制的情境下但雾霾仍然频频发生为着重点，针对我国高浓度水平的一次细颗粒物黑碳（Black Carbon, B）和气态前体物，设计并控制不同湿度条件开展了新鲜排放的BC暴露在大气中最常见的气态污染物（SO2,NO2和NH3）中的烟雾箱模拟实验，揭示BC表面催化SO2的氧化反应过程中硫酸盐的形成和增长、化学机理和影响因素。研究团队发现在极低的SO2浓度（几个ppb）和中等相对湿度（40%）下该反应就可快速生成PM2.5中的主要成分硫酸盐。进一步将实验室烟雾箱的结果应用到实际大气中硫酸盐生成的估算中，发现通过这种BC表面的催化反应途径对中/轻度雾霾和重度雾霾期间硫酸盐总量的贡献分别达到了90-100%和30-50%。此外，基于辐射传输模型模拟计算，还发现该反应机制显著增强了BC气溶胶对大气的加热和对地表的冷却效应，而这种反应机制对大气层顶的净辐射强迫的改变却很小。因此，这种新的机制不仅解释和厘清了为何在大力减排SO2的情境下，我国近几年中/轻度雾霾仍然频频发生的原因和化学机理；首次指出BC气溶胶对区域环境产生重要影响，对全球气候辐射强迫的贡献则可能微乎其微。该研究成果对我国及世界发展中国家合理制定减排措施以治理雾霾、改善空气质量及应对气候变化均具有切实有效的理论指引意义。 论文第一作者我校全球院张芳副教授多年来一直从事大气化学、大气物理以及全球气候和区域环境领域相关的研究，基于多种手段和方法（外场观测、烟雾箱实验和模型模拟等）开展大气细颗粒物（气溶胶）及其环境气候效应研究。近几年的研究主要集中在区域大气细颗粒物理化特性、二次转化和形成、老化和混合状态、吸湿核化（CCN）及其环境气候效应。相关成果发表在PNAS、Atmos. Chem. Phys.、Geophys. Res. Lett.、J. Geophys. Res.、Atmos. Environ.等领域内权威期刊等近70篇，Google 学术SCI总引1600余次， H-index 指数 19。

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

其中的前景图像提取方法包括：获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离，获取距离大于预定值的像素点集合Z，获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U，将像素点集合U进行背景差分处理，获得像素点集合E，根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域，像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合，像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。

清华大学利用具有自主知识产权的 DMB-T 系统所开发出来的应急双向视频图像传输系统，在国务院应急办领导视察时获得了好评，并已经在国内部分地区获得了应用，反应良 好，有效地解决了特殊情况下图像信息的传输和发送问题，如在反恐演习、奥运安保、2008 年雪灾、地震灾害的现场图像回传中发挥了作用。该系统对于构建和谐社会、维护社会治安、 打击犯罪提供了重要的技术保障。清华大学数字电视技术研究中心在原有技术基础上，针对 当前频率资源紧张的现状，提出了图像传输带宽可变的新一代系统。该方案已经被公安部正 式接收成为其标准技术方案之一，未来不少要害行业和部门(公安、消防、电力、卫生、水 利、森林防火、库区大坝安全等)都可能需要配备该系统。我们愿意与当地企业合作，根据 需求进一步做好系统优化并完成产品设计，使之成为一个具有低成本、高可靠性和产业化成 熟度高的产品。

本研究成果基于数字图像处理和智能识别原理，依据CCD工业摄像机获得的黑白彩色图像，进行滤波、校正、灰度化、白平衡、差分等数字图像处理，采用小波变换等技术，获得监测对象的轮廓外形，然后与基准图像轮廓比较，获得监测对象状态等信息。

多功能图像处理系统能够完成图像增强、图像恢复、画中画、自动调焦/调光、无极电子变倍等多种功能，重点解决光照不均、光学系统透光不均、以及雾霾和雾天等情况下造成的图像质量降质、视觉效果差等问题，并能抑制大气湍流引起的图像模糊，突破传统图像复原依赖于精确的物理模型的设计理念，解决了常规图像复原计算量大运行速度慢等关键问题。系统具有很好的实时性、稳定性和适应性。1. 图像增强：由于图像采集过程中，光学系统透光不均、光照不足、雾霾天气等因素使图像观看质量下降，图像增强可大大增加图像可视度，提高不同区域的图像对比度，很好的改善视觉效果；2. 图像恢复：解决由于大气湍流、焦距不准、光学系统缺陷所造成的图像模糊；3. 多模图像融合：根据EMI/EMC设计原则，抗干扰能力强，选用高TG制作材料，提供了极高的可靠性；重点解决了多模图像融合时信息不完整、可见光/微光/红外图像噪声偏大、双路图像不配准、远距离传输干扰大等问题，具有低延迟、信息保全度高、可靠性高等特点。 主要技术指标：1. 输入为模拟PAL/NTSC制式或双路数字接口cameralink，输出模拟PAL/NTSC制式、cameralink或者VGA、XGA；2. 图像增强FPGA实现具有极低的延迟，处理时间小于一场，图像增强后视频能量梯度平均提高2倍以上，对由于光照不足、光照不均、恶劣天气所引起的降质图像，可以凸显细节、自适应调节对比度，突显图像的关键信息；3. 图像复原使用专利的复原处理算法，能有效地抑制大气湍流引起的图像模糊，恢复出更多的图像细节，显著提升图像视觉效果，增强图像对比度和可视度，复原后的视频平均灰度梯度值提高3倍以上；4. 图像锐化算法有效增加图像细节信息，主要消除由于光学系统对焦不精确所造成的模糊现象，与精确对焦图片对比，平均结构相似度达到95%以上；5. 图像去雾算法针对薄雾、浓雾进行自适应调整，分析图像中色彩信息，对图像中各点景深进行精确测量，还原显示真实图像。图像经过去雾处理后，平均信息上提高30%以上；6. 多模图像融合技术分别处理模拟信号及数字信号，输出默认为XGA差分三线制视频，可进行远距离传输，抗干扰能力强；配准精度可达到个像素以内，配准实时处理；灰度融合图像局部信息相对于单模原始图像对应局部区域的联合熵提高30%以上； 图像降噪功能在降低噪声影响的同时很好的保留了图像的纹理信息。

已有样品/n主要技术指标：图像分辨率 800×600；量化位宽 12bit；图像帧率 1000fps；动 态范围 70dB；工作温度范围在-25℃至 85℃；芯片功耗 0.67W；同时定制的图像传 感器工艺和设计流程，具有更佳的高速图像获取能力。 高速图像传感器可应用于工业生产、农业生产、智能交通、虚拟现实、科学研 究、国防军事及其他民用领域。具体来说，高速图像传感器可应用于汽车碰撞试验、 火箭发射、弹道测试、体育赛事、目标追踪、微表情研究和高速车牌识别等领域。

1 成果简介清华大学利用具有自主知识产权的 DMB－T 系统所开发出来的应急双向视频图像传输系统，在国务院应急办领导视察时获得了好评，并已经在国内部分地区获得了应用，反应良好，有效地解决了特殊情况下图像信息的传输和发送问题，如在反恐演习、奥运安保、 08年雪灾、地震灾害的现场图像回传发挥了作用。该系统对于构建和谐社会、维护社会治安、打击犯罪提供了重要的技术保障。清华大学数字电视技术研究中心在原有技术基础上，针对当前频率资源紧张的现状，所提出了图像传输带宽可变的新一代系统。该方案已经被公安部 正式接收成为其标准技术方案之一，未来不少要害行业和部门（公安、消防、电力、卫生、水利、森林防火、库区大坝安全等）都可能需要配备该系统。我们愿意与当地企业合作，根据需求进一步做好系统优化并完成产品设计，使之成为一个具有低成本、高可靠性和产业化成熟度高的产品。2 应用说明在公安、消防、救灾、反恐、卫生、安全生产和突发事件中均可应用，预计年产值在1000 万元以上。

1 成果简介清华大学利用具有自主知识产权的 DMB－T 系统所开发出来的应急双向视频图像传输系统，在国务院应急办领导视察时获得了好评，并已经在国内部分地区获得了应用，反应良好，有效地解决了特殊情况下图像信息的传输和发送问题，如在反恐演习、奥运安保、 08年雪灾、地震灾害的现场图像回传发挥了作用。该系统对于构建和谐社会、维护社会治安、打击犯罪提供了重要的技术保障。清华大学数字电视技术研究中心在原有技术基础上，针对当前频率资源紧张的现状，所提出了图像传输带宽可变的新一代系统。该方案已经被公安部 正式接收成为其标准技术方案之一，未来不少要害行业和部门（公安、消防、电力、卫生、水利、森林防火、库区大坝安全等）都可能需要配备该系统。我们愿意与当地企业合作，根据需求进一步做好系统优化并完成产品设计，使之成为一个具有低成本、高可靠性和产业化成熟度高的产品。2 应用说明在公安、消防、救灾、反恐、卫生、安全生产和突发事件中均可应用，预计年产值在1000 万元以上。