本发明公开了一种萘磺酰胺类化合物及其制备方法与在调节植物生长活性中的应用。本发明提供的萘磺酰胺类化合物，其结构通式如式Ⅰ所示。本发明提供的式I所示萘磺酰胺类化合物，结构简单，具有优良的植物生长调节活性，制备方法简单可行，利于大规模生产。

在完成产品小试验证后，利用小试产品进行了小面积的固沙试验和实验室沙模的抗压和抗剪切试验。结果表明AA和AM的共聚物固沙效果要优于PAA的均聚物。而且当分子量大于1500万时，分子量对沙模抗剪切和抗压强度的影响不显著，而固沙剂溶液的粘度随聚合物分子量的增加而显著增加。在满足固沙性能要求的前提下，确定以单体聚合浓度为7%进行产品工业生产试验，工业生产试验考核了连续三批次，共生产六吨产品。 技术指标：聚合反应的工艺流程为配料（按配方将单体、引发剂和溶剂混合）、充氮脱气30分钟、加料（将反应液加入到各个反应器中）和聚合。实际聚合中的液层厚度约为250mm,。工业试验生产线的转化率大于98.5%，与小试设备的结果相似。应用范围：甘肃治沙研究所民勤治沙站实验林的梭梭面临着退化的危险，造成梭梭林退化的主要原因有两个，一是梭梭根部的沙粒由于长期的移动，使得梭梭较发达的根系逐渐裸露出来，失去支撑作用，在较大的风沙作用下容易被吹得连根拔起，；二是大量裸露在外的根部失去了吸取水分的功能，所以保护梭梭的根部和尽可能地提供水分是挽救退化梭梭的有效途径。鉴于这种情况，将多功能保水剂，固沙剂和疏水剂组合起来，在梭梭周围做成一个雨水集流面，一方面保护梭梭根部，一方面集流沙漠里少量的雨水，减少地下水的蒸发，创造梭梭生长所需的条件。

为了解决纳米 TiO2 作为处理工业污染废水的首选催化剂光催化效率不高，且必须采用波长小于 387 nm 的紫外光照射的问题，本发明提供一种将上转换紫外发光材料 Er3+:Y3Al5O12 与 TiO2 复合，提高光催化效率的 Er3+:Y3Al5O12/TiO2 复合膜。并将 Er3+:Y3Al5O12/TiO2 复合膜应用在催化降解有机染料中。 r3+:Y3Al5O12/TiO2 复合膜用于在可见光照射下催化降解有机染料。

MoTe2是由MoTe6八面体结构单元构成的原子层沿c方向堆叠形成的二维材料系统，不同的堆叠方式具有不同晶体对称性。1T-MoTe2在室温时是单斜的1T’相，随着温度降低在250K时发生结构相变，转变成正交的T_d相，其中可以存在第二类外尔费米子。王楠林课题组通过实验发现高强度的近红外激光脉冲可以在亚皮秒时间尺度内将中心反演对称性破缺的T_d相驱动到具有中心反演对称的1T’相。该相变发生的最明显的特征是时间分辨的反射率变化中横向剪切振荡声子的消失和二次谐波强度的急剧下降。通过选择和改变激发脉冲的脉宽和波长，从实验上排除了激光加热效应。该项研究首次在超快亚皮秒尺度内实现了激光诱导的非加热效应引起的MoTe2晶体中第二类Weyl半金属相与正常半金属相的超快结构相变。它为超快激光控制固体的拓扑特性开辟了新的可能性，使超快激光激发的拓扑开关器件具有潜在的实际应用价值。 该工作于2019年5月22日在线发表于著名学术期刊Physical Review X（Phys. Rev. X 9, 021036 (2019)），第一作者为量子材料中心博士生张梦瑶，王楠林教授和其研究组的董涛博士是通讯作者，量子材料科学中心王健教授研究组为该工作提供了样品。该项研究得到国家自然科学基金委员会、国家重点研究开发项目等项目的支持。Figure: Pump induced SHG time traces of MoTe2 at selected fluences at T=10 K. The graph shows that as the laser fluence increases, the signal of the second harmonic of the sample drops significantly. The inset is a time-resolved schematic diagram of second harmonic detection

肿瘤细胞异质性是肿瘤异质性的重要成因之一，可导致肿瘤在增殖能力、侵袭能力和药物敏感性等方面产生重要差异，影响肿瘤的诊断与治疗，最终影响患者身体健康与生命安全。因此，肿瘤细胞异质性研究对于肿瘤的诊断和个体化治疗具有重要意义。而进行肿瘤细胞亚群分离分析是研究肿瘤细胞异质性的重要基础。现有的基于电泳、场流或荧光激活式分离原理的进行肿瘤细胞分离分析的策略存在着特异性差、操作繁琐或需样本量大等弊端。基于课题组在磁性梯度分离细菌、肿瘤标志物、蛋白分析等方面前期工作（Analytical Chemistry 2018, 90, 9621-9628；Analytical Chemistry 2014, 86, 9434-9442；Chemistry-A European Journal 2014, 20,14642-14649），该研究以细胞表面标志物Her2表达量差异化的三种乳腺癌细胞(BT474、MDA-MB-453和MDA-MB-231)为研究模型，通过荧光-磁性靶向仿生探针与其识别后形成不同磁性梯度，在恒定外磁场作用下，可分别在90 s、120 s和180 s时间内快速逐一梯度分离出三种不同乳腺癌细胞亚型，并基于探针的荧光信号对肿瘤细胞亚群进行了初步鉴定。该研究报道的基于磁性梯度响应的肿瘤细胞亚群分离分析策略具有简单、快速、准确等特点，为血液样本中异质性肿瘤细胞亚群的近同时分离与分析提供新思路，在肿瘤早期诊断、评估和预后方面具有重要的潜在应用前景。

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。

前期研究发现一个海洋真菌来源的，含有特殊的 N-甲基化和 D-型氨基酸片段的小分子活性环三肽化 合物 X-13，在动物、模式生物和细胞水平均发现具有强烈的促血管生成作用；对大鼠糖尿病溃疡损伤模 型也具有显著修复活性。