东南大学国际分子铁电科学与应用研究院暨江苏省“分子铁电科学与应用”重点实验室团队发现了具有七个物理通道开关的热致变色铁弹体。相关工作以题为“The First Chiral Thermochromic Ferroelastic with Seven Physical Channel Switches”的学术论文在化学领域顶级期刊《Angewandte Chemie International Edition》上发表。此外，该论文被选为VIP（Very Important Paper）。据悉，只有不到5%的已接收论文才能获得如此积极的评价。 在信息化时代，电子智能设备的信号处理和加密显得至关重要，具有多重物理通道双稳态开关特性的多功能材料成为后起之秀。众所周知，一把钥匙对应一个锁，假如我们将财产放进保险柜中，我们就又多了一层防护。类似地，每增加一个物理通道，就是增加一层保障。基于此，我们报道了首例具有七个物理通道的手性化合物，可以对信息进行七层加密处理，使信息安全更加可靠。 图1. (a) 消旋晶体结构中的无序的CTA阳离子和手性有序的S-CTA和R-CTA阳离子；(b) (R-CTA)2CuCl4和(c) (S-CTA)2CuCl4的晶体堆积图。 早在1999年，Wataru Fujita等人在《Science》上就已经报道了磁双稳态（Science1999, 286, 261–262）。在1,3,5-trithia-2,4,6-triazapentalenyl（TTTA）分子中观测到一个明显的磁双稳态回线发生在230 K到305 K温度范围内。它的高温相为顺磁相，低温相在二聚作用的影响下具有抗磁性。三年后，M. E. Itkis等人在《Science》上报道了在非那烯基中性自由基产物中发现了电、光、磁三个物理通道的双稳态特性（Science2002, 296, 1443–1445）。直到2014年，熊仁根教授团队在《Advanced Materials》上报道了高碘酸咪唑（IPI）化合物具有介电、压电、SHG和铁电和机电耦合等五个物理通道的双稳态（Adv. Mater.2014, 26, 4515–4520）。由此可见，每增加一个物理通道都面临着巨大的挑战，在分子铁电“似球-非球”原理和手性引入的指导下，我们利用手性配体进行合成，将手性开关引入其中，成功组装得到了(R-CTA)2CuCl4和(S-CTA)2CuCl4(CTA = 3-Chloro-2-hydroxypropyltrimethylammonium) （图1），这两个化合物在介电、电导、二阶非线性、压电、铁弹性，手性和热致变色这七个物理通道上具有开关特性。其中热致变色特征尤为耀眼，区别于传统的相变材料，这为双稳态开关提供了光谱加密的新灵感。 图2. (a) DSC曲线；(b) 介电，电导，压电和二阶非线性光学等多重双稳态示意图。 (Rac-CTA)2CuCl4，(R-CTA)2CuCl4和(S-CTA)2CuCl4的相变点分别在361, 417 和420 K附近(图2)，随着温度变化，相变温度以下的低温相和相变温度以上的高温相的介电常数、电导率、压电系数、SHG信号强度均呈现出可切换的两种稳定的状态。 图3. (S-CTA)2CuCl4和(R-CTA)2CuCl4晶体在293 K下的铁弹畴结构。 此外，这对手性化合物还具有铁弹性，铁弹相变往往伴随着铁弹畴的演化。在正交偏振光下，不同取向的铁弹畴具有不同的双折射特性，从而呈现出明暗不同的结构区域。(S-CTA)2CuCl4和(R-CTA)2CuCl4的晶态薄膜在室温下呈现出清晰的三角形铁弹性结构。当温度高于相变点时，铁弹畴迅速消失，呈现出立方对称的消光特性。在随后的冷却中，规则的铁弹畴又很快显现，表现出明显的开关特性。 图4.变温固体紫外-可见吸收光谱。 除了铁弹性外，这一对手性晶体还展示出可转换的热致变色的性质。室温下，(R-CTA)2CuCl4和(S-CTA)2CuCl4晶体对光的吸收均低于540 nm，与它们呈现的黄色外观一致。随着温度的升高，电子吸收带的吸收边缘发生红移。当温度超过相变点达到423 K时，吸收边移动到580 nm，这也与晶体受热变成橙色一致。利用热致变色特征对光谱加密和信号检测进行特定的处理，这为开发新型加密技术带来新的思路。 该工作由博士生陆思祺（第一作者）等人的共同努力下完成，东南大学为第一通讯单位。该成果得到“东南大学十大科学与技术问题”启动培育基金的资助。

质子治疗肿瘤已被全世界评估为疗效最好、副作用最少的治疗方法，质子放射治疗肿瘤需要质子重离子治疗设备，质子重离子治疗设备价格昂贵，目前国际上也只有少数的医院具有，高昂的成本设备成本是质子重离子治疗推广应用的最主要瓶颈，质子重离子治疗设备要实现适形治疗，需要高效地控制束流的横向位置、纵向的能量分布，以精准地匹配病灶的形状，这就需要能够360°旋转、等中心点的旋转机架，上海理工大学与其他单位利用在航天领域的合作成果和相关的自主技术，破解了质子重离子束用于实体瘤的精准治疗的核心技术和工程难题，成功研发质子重离子治疗仪360°旋转机架，位置精度达到了<1mm,为质子重粒子治疗设备小型化、降低成本、更普及推广打下了坚实的基础。质子重离子治疗仪360°旋转机架是质子重离子治疗仪的重要组成部分，它能将粒子束按照最优路径准确打到患者的肿瘤位置，减少对健康部位的损害，更有效的杀死癌细胞。

一种基于计算相关度的多数据中心数据布局优化方法，根据执行计算处理数据集的情况，生成计算 集和数据集集合的访问关联矩阵，计算出任意两个数据集之间的计算相关度，生成对应的计算相关度矩 阵;计算每个数据中心的基本容量，定义布局关联矩阵，根据计算相关度部署数据集。本发明通过构建 访问关联矩阵和布局矩阵，给出计算相关度的具体数学表示，根据建立的计算相关度矩阵，以低复杂度 的方法实现数据布局，并将新数据和中间数据动态部署至合适的数据中心，可以有效减少跨数据中心数 据调度，提高系统的访问性能。

针对智慧城市、移动设备、工控系统等多个领域的CPS 多源异构时空大数据，提出了多种时序模式挖掘算法和时空 模型构建方法，并应用在轨迹预测、交通流预测、空气质量 预测、用户画像、活动识别、异常行为检测、网络攻击检测 等多个任务中，并为“人机物”融合的数据驱动模型提供理 论与技术基础。

与华为技术有限公司开展互联网语义分析合作研究，双方共同研发了“电商知识图谱自动化构建和电商评论分析系统”，该系统可以自动化将不同电商网站的数据抽取和集成，形成一个庞大的电商知识图谱，并且利用这个知识图谱来对电商评论做语义分析。该项目中的技术已经被华为公司用于大数据中的视频分析，并且产生了良好的经济效益。另外，与百度签订了“本体及知件技术构建医疗领域知识库和应用研究”项目，提交并审核通过一项专利“一种医疗知识库中保健品与疾病的关联构建方法”，并且提出一种word embedding的方式挖掘非结构化数据中实体关系的方法，项目成果被百度用于医疗保健品的搜索中，取得了很好的社会效应。

开放化、高速化和高精度化都是现代信息技术的发展趋势和研究热点。数据采集系统是通信技术和数控技术领域的重要功能模块，应用领域十分广泛。 本数据采集平台的中央控制芯片选用美国TI公司的DSP (Digital Signal Processor，数字信号处理芯片)TMS320C5402。DSP具有高速、高精度的运算能力，强大、方便的数据通信能力，灵活、可靠的编程与信号处理能力。设计选用昀A/D转换芯片是AD公司推出AD976A，其转换精度是16位，转换速率最高可达200k/s。系统的核心采用DSP控制AD976A实现高速数据采集的功能。

系统重点解决舆情数据分析中可视化舆情数据采集、存储和分析方法问题。系统提供可视化舆情数据采集方法，解决了用户定义数据采集模板易用性问题。系统采用主流的hadoop系统作为存储系统，解决了系统可用性问题。系统实现了多种舆情数据分析算法，实现了舆情报告辅助生成功能，能够有效的协助舆情分析人员工作。系统数据采集吞吐量、数据存储、计算能力均具有良好的扩展性。

该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链，以应用传播动力学为方法，以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有关数据，并将分析结果生成可视化网页，开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作，对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔，南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日，每3日发布一次预测，已连续发布疫情传播预测6期，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标，其预测区域也进一步细化，由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测，拓展为对全国各省市的预测。

近日，中国科学技术大学管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展，突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架，提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》上发表。现在很多大数据（环境，疫情，犯罪，物流，区域经济等）呈现出时间和空间的复杂相依关系，由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法，文章改变传统的估计思路，充分利用时空数据的空间结构特征，采用空间权重矩阵的特征分解，极大的简化了估计方法，提高了估计精度和运算速度，并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 个月） 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中，犯罪数据重罪（Part I）和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图：文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为解释变量，包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方（接近1时，拟合程度高）达到 0.98，表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率，解释犯罪学的“破窗理论”，分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm

社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务，在世界范围内，最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter，用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博，其中新浪微博用户达到 5 亿，腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据，若能够对海量数据进行准确、及时的分析，则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时，目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战，在国家科技支撑项目的资助下，实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统，系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程，支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取，获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。