爱威尔科技可以与高校、高职、中职、技师学院等院校合作共建产业学院，产业学院分为VR数字专业学科提供合作招生、师资培训、教材及教辅工具输出、教学服务输出、产业科研成果转化、实习实训、就业服务等业务内容。同时可以提供人才培养方案、合作开发课程体系、共建生产性实训基地等，还可以提供加强人才孵化、横向课题开发、辐射专业群等更深层次的合作。 爱威尔科技将把虚拟现实（VR）数字产业学院业务打造成融人才培养、科学研究、技术创新、产业促进、企业服务和创新创业为一体、具有重要影响力的平台型学院，将会在国内外进行业务布局和拓展。虚拟现实（VR）现代产业学院以立德树人为根本任务，以提高人才培养能力为核心，秉承“开放、协同、融合；共创、共享、共生”办学理念，致力于打造集产、学、研于一体的人才培养创新平台。 北大荒XR产业学院 威尔麦特VR数字产业学院 ※案例： 北大荒XR产业学院——与黑龙江农垦职业学院合作共建，联合培养VR专业大专学历学生，现已建成集XR基础教室、XR教研室、XR大师工作室、XR科技成果展厅及XR技术创新中心等，已招收2020年、2021年两届学生。 威尔麦特VR数字产业学院——与哈尔滨信息工程学院合作共建，联合培养VR专业本科学历学生，现已建成VR教研室、VR大师工作室、VR技术创新中心等，已招收2021年一届学生。

ROB数字孪生仿真教学实训系统是基于国际知名品牌仿真软件平台与硬件平台通过数字转换与双向映射，将真实的示教与虚拟的仿真系统连通实现动态交互和实时连接，实现工业机器人应用的任务示教编程、工作站搭建、智能制造生产线的搭建、数据交换融合以及验证。既能离线仿真，又可与真实环境同步。从而达到虚拟操作与真实操作结合。保证了实训操作安全，缩短了实操的上手时间。同时让教学实训模式更加多样化、教学实训内容更加生动、教学过程更加高效、便捷、安全。 ROB数字孪生仿真教学系统采用工业标准件设计，各组件均安装在高强度箱体内，机械结构、电气控制、执行机构相对独立。可进行工业机器人结构、运动轨迹、算法分析与设计、控制原理、机器人视觉原理、PLC控制原理与编程、以及系统之间的通讯、检测、交互控制理论、机器人编程与调试、I/O通讯、程序数据、通讯方式设定等多方面操作学习，适合中职、高职、本科院校以及培训机构的工业机器人应用、机器人工程、智能焊接技术、智能制造等相关专业以及自动化技术人员进行培训训练及技能比赛。本系统既能满足教育部1+X焊接机器人编程与维护职业技能等级证书师资培训、等级证书培训考试要求，也能满足工业机器人运维员职业证书等级的实训要求。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

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。

华南理工大学事件相关光学脑成像系统项目 招标项目的潜在投标人应在通过广州中经招标有限公司发送电子邮件的方式获取招标文件，并于2022年06月20日 14点30分（北京时间）前递交投标文件。

本研究团队研发了具有自主知识产权（专利号：ZL 201610601410.0；ZL 201610601445.4）的新型固定床生物反应器——Xcell反应器（图1）。Xcell反应器采用新型的“瀑布式”传氧方式，实现真正意义上的无泡通气，可提供良好的氧传质性能以及混合性能；采用“悬浮接种”技术使得反应器的种子细胞捕获能力良好且细胞在反应器中分布均匀；采用“Push-pause”混合技术，可有效避免固定床模块出现死区，进一步提高液体混合效率，同时对氧传递有一定的促进作用。Xcell反应器为贴壁动物细胞的培养与应用提供了一种新的固定床生物反应器与技术。 为了实现基于固定床生物反应器细胞培养过程的高效研发与规模放大，本研究团队建立了具有自主知识产权（专利申请号201910893202.6）的固定床生物反应器缩小模型——TFB反应器（图2）。基于TFB反应器与Xcell反应建立了固定床生物反应器scale-down/scale-up平台（图3）以及QbD导向的病毒疫苗过程工程的快速开发策略，实现了细胞培养及病毒扩增工艺从20 mL到0.5 L与2.5 L的规模逐级放大。

2020年5月1日，武汉大学基础医学院院长李红良团队在《细胞—代谢》杂志上发表论文，题为《COVID-19合并2型糖尿病患者血糖控制与预后的相关性研究》，为临床有效救治新冠肺炎合并2型糖尿病患者提供了关键的临床研究证据。已有研究表明，合并高血压，糖尿病，心血管疾病、肾脏损害及肝脏疾病基础疾病是导致新冠肺炎患者死亡和预后较差的重要原因之一，以上基础疾病往往使得新冠肺炎患者的风险更高，死亡率也更高。那么，糖尿病患者得了新冠肺炎该怎么办？血糖控制和新冠肺炎可有什么关联？糖尿病患者要怎么做才能在新冠肺炎的威胁下保证自己的生命安全？ “此研究成果在全球范围内首次明确证明，血糖控制良好，即维持血糖变异范围在3.9-10.0 mmol/L，与新冠肺炎合并糖尿病患者死亡率显著降低密切相关。”李红良告诉《中国科学报》。以2型糖尿病为主的糖尿病在我国成人中总体患病率已经超过10%，而在欧美等发达国家，2型糖尿病的患病率更是接近甚至超过30%。新冠肺炎和2型糖尿病（T2D）这两种全球流行病的碰撞，已然导致了一个严峻的现实，即2型糖尿病（T2D）已经是新冠肺炎的第二常见共病。 然而，就在血糖控制对新冠肺炎合并2型糖尿病患者所需医疗干预程度和死亡率的影响尚不明确，只有相对有限的队列研究初步证明，2型糖尿病患者感染新冠肺炎的预后更差的情况下，新冠疫情直接威胁全球5亿血糖患者的生命安全。为此，李红良团队对湖北省19家医院9663例确诊的新冠肺炎病例进行了回顾性纵向多中心研究，分析新冠肺炎合并2型糖尿病患者血糖水平与临床治疗之间的关系。研究表明：感染新冠肺炎的2型糖尿病患者的血糖控制，和患者的较高死亡率之间有着显著的相关性，血糖控制良好的新冠肺炎合并2型糖尿病患者治愈率，存活率有着明显提升。一般来说，糖尿病患者更容易受到病毒感染，且一旦感染，与非糖尿病人群相比，预后更差。面对新冠肺炎威胁，糖尿病患者乃至普通大众，该将血糖控制在什么范围内？研究发现，糖尿病（T2D）患者需要更多的医疗干预，死亡率显著升高和多器官损伤较非糖尿病个体明显。更为重要的是，团队发现血糖控制良好，即维持血糖变异范围在3.9-10.0mmol/L，和新冠肺炎合并糖尿病患者死亡率显著降低密切相关。此发现，不仅为新冠肺炎合并糖尿病患者改善血糖控制和改善预后提供了重要临床证据，也是对普通糖尿病患者，和所有普通大众的警示，在已经明确了控制好血糖能明显降低新冠肺炎病毒死亡率的情况下，更需要保持良好的生活作息，坚持锻炼，将血糖含量维持在稳定范围内。（崔雪芹）相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.cmet.2020.04.021

可操作CAD及SOILDSWORK等软件，对机械行业有了解机械类相关专业

本发明公开了一种水稻孕穗期耐冷性相关蛋白CTB4a及编码基因与应用。本发明提供了一种蛋白，是如下1)或2)： 1)序列表中序列2所示的蛋白质； 2)将序列表中序列2所示的氨基酸序列经过一个或几个氨基酸残基的取代和/或缺失和/或添加且具有相同功能由序列2衍生的蛋白质。 本发明的实验证明，本发明克隆了一个新的正向调控水稻孕穗期耐冷基因CTB4a，将其转入野生型水稻中，表现出孕穗期耐冷，为水稻的耐冷品种选育提供基因资源。