大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

面向AI等应用发展趋势推出的新一代高性能、高密度插卡式交换机 产品特性： 固化4个扩展插槽，每槽位最大可支持32个100G端口，更好满足数据中心网络演进需求 支持2+2电源与5+1风扇热插拔，支持GR完美重启，实现硬件与链路可靠性双重保护 三层路由功能轻松适配多重业务，数据传输高效有保障 多重管理方式选择 网络维护简单有效 构建下一代数据中心网络 AI/机器学习等应用的高速发展，驱动下一代数据中心网络向100G/400G演进。下一代数据中心网络，要求设备在单位空间内，具备更高的性能、更大的带宽，RG-S6920-4C在4U高度空间内，最大可提供128个100G端口，或64个100G端口+16个400G端口，更好的满足下一代数据中心网络的演进需求。 构建高性能、低延时数据中心网络 RG-S6920-4C交换机配合RG-S6510系列交换机，基于PFC/ECN等网络流控技术，以及MMU调优技术，可构建端到端、无损、低时延转发的RDMA（Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问）基础承载网络，满足AI/机器学习、高性能计算、分布式存储大数据等应用场景的网络部署要求。 电信级可靠性保护 RG-S6920-4C交换机支持2+2电源冗余，5+1风扇冗余，所有电源模块以及风扇模块均可以热插拔而不影响设备的正常运行。此外整机还支持电源和风扇的故障检测及告警，可以根据温度的变化自动调节风扇的转速，更好的适应数据中心的环境。还具备设备级和链路级的多重可靠性保护。采用过流保护、过压保护和过热保护技术。 除了设备级可靠性以外，该系列还支持丰富的链路可靠性技术，比如支持GR快速重启、BFD快速转发检测等机制。当网络上承载多业务、大流量的时候，降低异常对网络业务的影响，提升整网可靠性。 IPv4/IPv6双栈协议多层交换 RG-S6920-4C交换机，硬件支持IPv4/IPv6双协议栈多层线速交换，硬件区分和处理IPv4、IPv6协议报文，支持多种Tunnel隧道技术（如手工配置隧道等等），可根据IPv6网络的需求规划和网络现状，提供灵活的IPv6网络间通信方案。 支持丰富的IPv4路由协议，包括静态路由、RIP、OSPF、IS-IS、BGP4等，满足不同网络环境中用户选择合适的路由协议灵活组建网络。 支持丰富的IPv6路由协议，包括静态路由、RIPng、OSPFv3、BGP4+等，不论是在升级现有网络至IPv6网络，还是新建IPv6网络，都可灵活选择合适的路由协议组建网络。 完善的管理性 支持丰富的管理接口，例如Console、MGMT口、USB口，支持SNMPv1/v2/v3，支持通用网管平台。支持CLI命令行， Telnet，集群管理，使设备管理更方便，并且支持SSH2.0、SSL等加密方式，使得管理更加安全。 支持SPAN/RSPAN镜像和多个镜像观察端口，可以将网络流量输出分析以采取相应管理维护措施，使原本不可见的网络业务应用流量变得一目了然，可以为用户提供多种网络流量分析报表，帮助用户及时优化网络结构，调整资源部署。

近日，南京邮电大学信息材料与纳米技术研究院黄维院士带领团队在有机长余辉发光领域再次取得重大突破性进展，设计并开发了一系列新型聚合物长余辉材料，相关成果于19年9月18日在线发表在国际顶尖学术期刊Nature Communications（《自然·通讯》）上。 长余辉发光是指发光材料撤去激发光源后，仍能持续发光数秒至数小时的一种发光现象。长余辉发光材料俗称“夜明珠”，即使在黑暗中，也能发出夺目的光芒，被古代帝王奉为稀世珍宝。长余辉发光材料被广泛应用于夜间应急指示、仪表显示、光电子器件以及国防军事等领域、特别是近年来凭借其长寿命、大的斯托克斯位移以及丰富的激发态性质被用于防伪、加密以及生物成像等一些前沿科学领域。与无机长余辉材料相比，室温有机长余辉材料具有较好的生物相容性、导电性，加之成本低廉、结构易修饰等优点，备受人们关注。近几年，有机长余辉材料得到了快速发展，然而这类材料主要集中在晶体小分子和主客体掺杂体系。由于晶体小分子体系的结晶性和主客体掺杂体系的相分离等问题，限制了材料的实际应用。聚合物材料具有柔性、质轻、可旋涂、可拉伸等诸多优势，在柔性电子领域展现出巨大应用潜力。然而，如何实现聚合物材料的长余辉发光是该领域的挑战之一。 针对这一问题，南京邮电大学信息材料与纳米技术研究院黄维院士和南京工业大学安众福教授带领的科技创新团队提出通过离子键锁定发光单元，在聚合物共价键的协同作用下，实现了离子型聚合物的长余辉发光，发射寿命长达2.1 s。实验数据和理论计算表明该类聚合物材料具有室温长余辉的原因是离子键抑制了发光单元的非辐射跃迁。该设计理念不仅适用于芳香型的聚合物材料体系，也是适用非芳香型的聚合物材料体系。此外，他们还首次报道了激发波长依赖的聚合物长余辉发光现象，实现余辉颜色从蓝到橙颜色可调。并且，该类材料在温度高达170 oC下，依然保持可视化长余辉发光。这一研究成果赋予传统的聚合物材料新的性能，加之材料来源广、成本低，在柔性显示、照明、数据加密以及生物医学等领域具有很大的应用前景。 作为国际上有机长余辉发光的开拓者，黄维院士团队一直致力于对有机长余辉发光新材料的开发、新机理的研究以及新应用的探索，继在单一组分有机半导体中实现长余辉发光、进而首次实现单一有机晶体材料下的多彩长余辉发光以来，此项研究成果再次实现了长余辉发光领域的重大突破。相关研究工作以“Enabling long-lived organic room temperature phosphorescence in polymers by subunit interlocking”为题于Nature Communications（《自然•通讯》在线发表，黄维院士、安众福教授为该论文的通讯作者。该研究工作得到了国家重大科学研究（973）计划、国家自然科学基金委面上项目、江苏省杰出青年科学基金等项目的支持。

使用自旋泵浦技术将自旋流从坡莫合金（Py）磁性电极穿过厚达40uc的LAO绝缘层注入到二维电子气中，并进行逆Edelstein效应的测量。工作系统地测量了逆Edelstein效应随频率、功率、温度和LAO厚度的变化关系，从各个方面证实了所观察到的信号。实验在室温下展现了门电压对自旋信号的调控作用。

本发明公开了一种基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的优化计算方法，其包括以下主要步骤：(1)根据实际问题编制待优化目标函数；(2)输入算法的通用运行参数：种群数目、迭代次数、变量维数、变量取值范围、待优化目标函数；(3)选取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一种或多种计算方法进行计算；(4)若只使用一种，直接判断结果是否满足优化要求；若多于一种计算方法，综合比较计算结果及评价最优的结果是否满足此次优化的要求；(5)若满足要求，运算结束，输出计算结果和迭代曲线；(6)否则，修改算法的

本实用新型公开了一种网格方环加载过孔结构的2.5维超宽带移动通信天线罩。主要由多个相同周期单元阵列组成的周期性频率选择表面，每个周期单元主要由上下两层介质层、设置在介质层上的金属贴片和金属过孔以及两层介质层之间的空气缝隙层组成；空间内的电磁场入射于所述天线罩，依次经过上层介质层、空气缝隙层和下层介质层的选择性滤波后，从下层介质层输出所需频段的电磁场，能在电磁波入射角度变化的情况下抑制杂波的能量。本实用新型适用于超宽带移动通信天线罩的设计，通带带宽大，带内插入损耗极小且稳定，尤其是入射电磁波在大角度变化时宽带性能稳定，频率选择性能佳。在移动通信、雷达、电磁屏蔽等领域都具有巨大的应用价值。

本发明涉及一种形貌控制合成链珠状一维碳化硅纳米晶须的方法，所采取的技术方案 是：将清洗干燥后的木粉或竹粉 100～200g，于真空炉中在 500～700℃下碳化 1～2h 得到生 物质炭粉；将生物质炭粉和 SiO2 凝胶按 C/Si 摩尔比为 1∶1.5～3.0 机械混合均匀，得到预 混料；在纯氮气保护下将所述预混料升温到 1450-1600℃，保温 1～4h。保温时间结束后， 以 5～20℃/min 的降温速率降温到 800℃，然后关掉加热电源，自然冷却。本发明合成的一 维碳化硅纳米晶须为链珠状，晶须长径比大；合成工艺简单，成本低，生产设备简单。