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高博会活动日程⑦ | 高校实验室建设与发展学术活动
高博会活动日程⑦ | 高校实验室建设与发展学术活动日程
中国高等教育学会 2024-03-27
高博会活动日程⑬ | 智慧校园新技术创新学术活动
高博会活动日程⑬ | 智慧校园新技术创新学术活动
中国高等教育学会 2024-03-29
高博会活动日程㉕ | 高等教育数字化发展学术活动
高博会活动日程㉕ | 高等教育数字化发展学术活动
中国高等教育学会 2024-04-08
“全国高校黄大年式教师团队”学术活动在福州举办
4月15日,“全国高校黄大年式教师团队”学术活动在福州召开。教育部教师工作司副司长黄小华,中国高等教育学会副会长、秘书长李楠,福建省教育厅副厅长陈丽英,福建农林大学党委书记王建南等出席活动。福建农林大学党委副书记陈世奎主持活动。
中国高等教育博览会 2024-04-20
设计赋能乡村振兴创新教育学术活动在福州举办
4月15日,设计赋能乡村振兴创新教育学术活动在福州举办。
中国高等教育学会 2024-05-06
全国秘书学专业建设与理论发展学术活动在福州举办
4月16日,全国秘书学专业建设与理论发展学术活动在福州召开。
中国高等教育学会 2024-05-14
材料学院周欢萍团队和张艳锋团队在钙钛矿太阳能电池的重要进展
《科学》报道材料学院周欢萍团队和张艳锋团队在钙钛矿太阳能电池的重要进展。
北京大学 2025-01-14
双指针阿秒钟的研究新进展
原子分子内电子运动的时间尺度约在阿秒(10-18s)量级,追踪和测量原子或分子中电子的运动是物理学家的重要目标之一。超快激光技术的出现,使得探索原子分子内电子的超快动力学行为成为可能。基于圆偏振激光的阿秒钟(attoclock)技术是实现超快激光作用下原子的电子动力学测量的一种重要的研究手段。利用圆偏光旋转的光矢量将不同时刻电离的电子偏转到不同角度,通过角度—时间的对应关系实现阿秒时间分辨。传统的研究方案是采用少周期单色圆偏振激光脉冲,通过光电子动量谱研究电子隧穿信息。但由于使用少周期脉冲,获得的光电子动量谱通常不含有电子干涉效应,不能获取隧穿电子波包信息。 北京大学物理学院、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学创新研究团队”刘运全教授和龚旗煌院士等,针对双色同向旋圆偏光构建的阿秒钟的工作方式展开深入研究,并取得系列进展。他们首先利用双色(ω + 2ω)同向旋圆偏光可构建双指针阿秒钟[M. Han et al., Phys. Rev. let. 119,073201],其中弱的基频光ω做“时针”,强的二倍频2ω为阿秒钟的“分针”,打破了圆对称性,这种相互作用构型类似于空间旋转的时域双缝干涉仪(图1a),可从电子干涉谱上可提取阿秒时间尺度电子动力学信息。 图2. 实验提取的时间分辨的电子波包动量分布。800nm光场强度分别为(a)0.0045a.u.和(b)0.02a.u., 400nm电场强度固定为0.04a.u.。 近期,他们实验上通过测量双色同向旋圆偏场中(400nm+800nm)激光强度依赖的电子动量分布,给出了双指针阿秒钟在不同强度比下的统一描述。该工作利用先进的冷靶反冲离子电子动量成像谱仪(COLTRIMS),获得了高动量分辨单色400nm圆偏振激光(图1b)以及不同强度比同向旋转双色园偏振强激光场中的光电子的干涉图案(图1c和1d)。通过与理论模拟 [强场近似(SFA)和数值求解含时薛定谔方程(TDSE)],揭示了时针(800nm)对旋转的库仑势的影响以及进而引发的对电子波包幅度和相位的调制。通过改变两束光的强度比,双指针阿秒钟技术实现了“缝宽”可变的空间旋转的时域双缝干涉,基于电子的干涉谱可提取出阿秒时间分辨隧穿电子波包的振幅和相位信息(图2)。双指针阿秒钟(attosecond-clock)技术对于实现圆偏场中非绝热效应的阿秒测量,以及自旋极化动力学的阿秒控制有重要应用。该研究工作发表在近期 《物理评论快报》上[“Universal Description of Attoclock with Two-color Corotating Circular Fields‘’, Phys. Rev. Lett. 122, 013201(2019)]. 研究论文第一作者是葛佩佩同学,研究工作得到了国家自然科学基金委、科技部、人工微结构和介观物理国家重点实验室、量子物质科学协同创新中心和极端光学协同创新中心等的支持。
北京大学 2021-04-11
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布,以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地,他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数,即张量网络的张量元,可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习,最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点:它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数,还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外,与传统的基于统计物理的生成模型(例如玻尔兹曼机)相比,玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力,从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想,是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力,意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外,这类模型在量子信息处理,量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来,最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机,从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行,向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学 2021-04-11
多功能基因编辑纳米载体研究进展
开发了一种还原敏感的多功能载体材料,载体的疏水性嵌段包载抗肿瘤光动力药物Ce6,携带NTA基团的嵌段则通过NTA和Cas9蛋白末端His标签之间的特异性结合高效负载Cas9蛋白/sgRNA复合物,然后通过静电组装在外层引入靶向肿瘤组织的iRGD分子。这样的载体结构设计和药物联合输送为实现肿瘤组织特异性的基因编辑和联合治疗提供了可行性。纳米药物靶向输送至肿瘤细胞后,在近红外光的辐照下,Ce6产生的活性氧使溶酶体破裂,使纳米药物从溶酶体中逃逸出来,NTA和载体聚合物之间的二硫键可响应胞质内的谷胱甘肽等还原剂而断裂,从而将Cas9蛋白/sgRNA复合物从载体上释放出来,执行基因编辑功能。在正常的组织中,由于没有近红外光的辐照,Cas9蛋白/sgRNA复合物难以从溶酶体中逃逸,无法执行基因编辑的功能。通过红外光辐照和还原敏感设计实现了肿瘤组织特异的基因编辑。此外,肿瘤细胞在受到Ce6所生成活性氧攻击时,会上调Nrf2(一种活性氧代谢的关键蛋白)的表达,提高肿瘤细胞对活性氧的耐受性。使用靶向Nrf2基因的sgRNA,可以通过联合输送的Cas9蛋白/sgRNA复合物使Nrf2基因失活,提高肿瘤细胞对活性氧的敏感性。总而言之,通过多功能载体联合输送Ce6和Cas9蛋白/sgRNA复合物,一方面实现了肿瘤特异性的基因编辑,另一方面也实现了基因编辑和光动力治疗的联合治疗,协同提高了基因编辑的特异性和治疗效果,为基因编辑技术的发展提供了一个新的方向。
中山大学 2021-04-13
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