本发明公开了一种多用户大规模 MIMO 混合预编码能效优化方法，首先松弛约束条件，迭代求得基站能效的理论上限。然后以逼近理论上限为目标设计基带预编码矩阵和射频预编码矩阵。具体做法是，在基带，将基带预编码的求解转化为可以用内点法求解的标准的半正定松弛问题，在射频，将射频预编码的求解转化为可以用相位旋转求解的向量逼近问题。使用交替最小化的方法，迭代逼近理论上限。

本发明公开一种超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉，采用超临界二氧化碳代替现有循环流化床锅炉内蒸汽作为吸热做功的工质，工质吸热过程包括一次分流和一次再热。超临界二氧化碳循环流化床锅炉工质受热面包括设置在炉膛内的二氧化碳冷壁屏式加热器和高温再热器；分离器出口处至炉膛在回料器段并行布置以灰作为热源的外置上级省煤器；尾部烟道内沿烟气流动方向受热面包括低温再热器和下级省煤器。本发明还公开了该超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉驱动发电的发电系统。本发明的超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉强化了再热器高温段的烟气传热，同时也缓解了尾部烟道热量需求压力，能够有效降低污染物的排放量、排烟温度，增大锅炉效率。

除了海洋沉积物细菌，我们发现古菌、候选门级辐射类群(candidate phyla radiation, CPR)细菌及一些微型动物基因组中都含有有功能的MmtN同源序列，进一步分析表明这些同源蛋白也应该采用我们提出的催化机制。

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

碳纳米管海绵材料具有轻质、柔性、抗腐蚀、耐高温等特点。微观上具有三维多孔结构，能够承受大应变的反复压缩而不坍塌，同时，碳纳米管互相搭接形成高导电的三维网络。这种综合的优良力学和电学性能使得碳纳米管海绵在功能复合材料、吸附过滤等领域具有广阔的应用前景。近年来，随着社会对清洁、可再生能源的日趋重视，各种能量转换和存储器件的研究如火如荼。

本发明提供一种深井高应力大巷煤柱释能改性防治冲击地压的方法，属于采矿技术领域。该方法首先实施大直径卸压钻孔，释放煤体积聚弹性能；其次，大直径钻孔内进行超高压定点水力压裂，将完整煤柱裂化，减弱大巷煤柱蓄能能力；然后，对压裂后的大巷煤柱实施注浆加固，增加大巷煤柱强度，提升冲击阈值；最后，实施补强支护，增加大巷煤柱的抗冲击能力。

浙江大学航空航天学院宋吉舟教授团队，便基于形状记忆聚合物，提出了一种新型的“万能抓手”策略。这个“万能抓手”的载体非常简单，就是一块智能“塑料”。别瞧它结构简单，本领可不小，它可以把目标物体“锁”在体内，轻松地抓取1微米到1米大小之间任何形状的物体。 目前这一研究成果已发表在知名学术期刊《科学进展》（Science Advances）上，文章共同第一作者为浙江大学航空航天学院硕士生令狐昌鸿和博士生张顺，通讯作者为浙江大学航空航天学院宋吉舟教授。 宋吉舟教授团队的“万能抓手”何以做到“探囊取物”？靠的便是形状记忆聚合物。形状记忆聚合物是一种特殊的智能材料，论其特殊，就特殊在它的“逆来顺受”：在外部刺激作用（如光、热）控制下，形状记忆聚合物可软可硬，在受到一定的外力作用导致变形后，它就能保持这个变形后的形状，可谓“顺其自然”；然而在一定的外部刺激作用下，它又会变回原来的样子。目前形状记忆聚合物已经被广泛用于智能织物、电子包装管的热收缩膜、航空器太阳能帆板展开机构、智能医药器件等领域。 宋吉舟教授团队的新策略：第一步，就是抓取物体时，先在外部刺激作用下，让形状记忆聚合物变得柔软，趁此机会将物体或者物体表面的结构嵌入其中；第二步，去掉外部刺激，让形状记忆聚合物变回刚硬的状态，保持住该变形的临时形状，将物体“锁住”，从而把物体抓取起来；第三步，等把物体转移到目的地之后，再次施加外部刺激，形状记忆聚合物就会恢复初始形状，将物体“解锁”释放。 形状记忆聚合物万能抓手抓取和释放物体的流程示意图 形状记忆聚合物这块智能 “ 塑料 ” ，就好像是一把有魔力的万能锁，能锁住世间万物：为了获取 “ 猎物 ” ，它 先 变成柔软的橡皮泥，把物体柔柔地包住，然后变成坚硬的石头，把物体牢牢地锁住，等把物体 “ 押送 ” 到目的地，又会重新变成软软的橡皮泥并释放物体。宋吉舟教授介绍，这把 “ 万能锁 ” 能在典型的三维结构物体上产生很大的抓力，包括球体、方块、管状物体、螺栓、螺母、枣核、钥匙串等；更厉害的是，它还能像壁虎一样， 粘附在物体表面 ，不论物体表面光滑还是粗糙。 形状记忆聚合物万能抓手对典型宏观物体的抓力   那么对于尺寸小的物体，这个抓手又是如何发挥功效的呢？当物体尺寸小到微观尺度（100微米左右或者更小），物体受到的表面力，特别是与抓手的粘附作用强，会给物体的释放带来较大的挑战。在该设计中，抓手通过把物体或者物体表面的结构锁在其内部实现抓取，不依赖抓手的粘附力，所以当粘附力给物体释放带来挑战时，就可以在抓手表面镀上一层特殊材料，或者增加抓手表面粗糙度来减弱粘附，从而实现物体释放。这样，即使是75微米大小的不规则铁颗粒或者是直径10微米的二氧化硅球，也能顺利从形状记忆聚合物万能抓手上得到释放。 使用形状记忆聚合物万能抓手操纵75 微米的不规则铁颗粒和10微米直径的二氧化硅球 “微观抓手就像微观世界里的吊车，可以用它在微观世界里搭建‘建筑’，制作特殊的光电器件。”令狐昌鸿说，“这个抓手在微观视角下还有一个优势，就是一个抓手就是数以万计的微观吊车，可以高效地在微观世界工作。” 谈及具体应用，宋吉舟教授表示，在柔性电子制备中，最重要的一步就是微观元器件的快速组装，即把制备基底上数以万计或者更多的维纳元器件转移到柔性的使用基底上。以往的方法都依靠粘附来一次性抓取这些元器件，但是释放的时候粘附就变成了限制因素。而宋吉舟教授课题组提出的这个策略，完全不依赖粘附，为柔性电子的制备提供了一种新思路，有望推进柔性电子的工业化进程。 使用形状记忆聚合物万能抓手组装柔性电子器件的简单展示 该项目得到了国家973计划、国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费专项资金等的支持。