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。

总结了过去20年来siRNA药物在癌症治疗领域中的发展进程、企业和市场分布状况；分析和总结了功能性无机-有机杂体系在siRNA递送进展中的优势；总结了杂化纳米材料构建的基本策略，以优化siRNA递送。同时，他们还分析探讨了该领域的发展趋势。相关研究成果以“Engineering functional inorganic–organic hybrid systems: advances in siRNA therapeutics”为题发表在Chem. Soc. Rev.上（Chem. Soc. Rev., 2018, 47, 1969-1995），并入选该期的封面（Chem. Soc. Rev., 2018, 47, 1903-1903）。综述第一作者沈建良博士于2014年毕业于我校化学学院，目前受聘于中科院温州生物材料与工程研究所及温州医科大学眼视光学和视觉科学国家重点实验室担任课题组长，课题组主要从事智能多功能化纳米制剂在肿瘤中的诊疗应用。

随着高速无线网络和智能个人终端的普及，视频流内容在无线流量中占据的比例正在快速上升。该论文研究面对用户使用的大规模多天线网络，将视频和无线资源分配问题建模为一个无限阶段折扣马尔科夫决策过程。为解决此问题中的“维度灾难”，论文提出基线策略并推导此基线策略的值函数的渐进闭式表达。对上述表达式进行一步迭代可以获得更优的策略。当表达式中的部分统计参数（如用

通过高通量测序及共现网络分析预测热泉菌席微生物的互作模式的思路，实现了绿弯菌的定向分离（图1）。通过对潜在互作的微生物验证，确定了一株具有广泛促生活性的菌株Tepidimonas sp. SYSU G00190W；基于此，团队建立了基于物种互作的“SCM-定向分离”策略，成功分离到大量之前难以培养的微生物类群；最后作者还对其基因组和代谢组做了进一步机理解析和实验验证。 本研究首次应用网络预测的方法实现了热泉菌席生境中未培养绿弯菌的定向培养。基于两株代表性菌株的互作研究，初步阐明了热泉菌席中绿弯菌（自养微生物，优势类群）和温单胞菌（异养微生物，稀有类群）之间的互作关系，并为理解贫营养生境中优势类群与稀有类群的相互作用奠定了一定的基础，提出的分离策略为其它环境中难培养微生物的可培养化提供了思路。

针对相关药物靶点的“老药新用”以及中成药抗2019-nCoV的功能发现给抗击COVID-19带来了希望，但长远来看研发抗2019-nCoV的新型特效药物以及针对冠状病毒的广谱药物是必要的也是非常紧迫的。由于冠状病毒(coronavirus)和虫媒病毒(arbovirus)类的黄病毒科(Flavaviridae)的寨卡病毒(ZIKV)、登革病毒(DENV)、和西尼罗病毒(WNV)，以及披膜病毒科(Togaviridae)的基孔肯雅病毒(CHIKV)等常常共生于蝙蝠等野生动物体内，这些病毒的感染及繁殖有一定的共性，因此黄病毒抑制剂可能具有抗击2019-nCoV的能力。 南京工业大学周国春实验室近年来一直从事抗寨卡和登革等黄病毒的药物研究，并取得了一系列研究成果。针对本次COVID-19疫情，该实验室联合中科院上海巴斯德研究所、华东理工大学开展筛选寨卡和登革等黄病毒抑制剂对2019-nCoV的抑制活性，将在发现的先导化合物基础上进一步研究2019-nCoV的高效抑制剂，并利用候选药物及其药物探针研究药物的作用靶标、2019-nCoV的感染机制及其生命周期。

南开大学统计与数据科学学院黄森忠教授团队在新冠肺炎疫情控制策略研究中不断取得进展。该研究通过梳理新冠肺炎疫情发生的核心时间线脉络，分析新冠肺炎的流行病学参数，并将其与SARS（非典型肺炎）和MERS（中东呼吸综合征）比较，经过建模分析，最终对新冠肺炎疫情控制的拐点、流行时间跨度、最终规模及复工风险等作出评估预测。  新冠肺炎每日新增治愈人数与新增确诊人数比值随时间变化的时序图 该工作基于传播动力学及普适SEIR模型进行建模，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，实时跟踪国家卫健委及各地卫健委自2019年12月12日以来发布的确诊病例数据，对新冠肺炎疫情的流行趋势进行研判，对疾控策略的效率进行评估，并将相应建议提供给疾控方参考。 该研究团队从2020年1月30日持续发布疫情传播预测(至2月29日每3天发布一次，共11期；从3月3日起每5天发布一次，共3期)，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标及预测目标(如疫情最后规模及“没有本地新增病例”的事实终结时间点)。该研究项目由南开大学新型冠状病毒应急科研专项、国家自然科学基金和国家科技重大专项予以支持，并得到了教育部、国家卫健委等的支持指导。研究成果已在线发表于《中国科学：数学》。

技术分析（创新性、先进性、独占性） 本项目已经具备具有200个CPU集群辅助计算，目前已建立了国际上领先的万个化学药物的化合物库和六万多种中药单体化合物库、利用国际一流的计算机辅助设计软件（Schrodinger, Discovery Studio, MOE等）进行大规模化合物数据库的虚拟筛选，并根据REOS预测、ADME/T性质的理论预测，结构聚类等，剔除成药性差的化合物。 目前已经针对多个靶点和药物做了国际创新性研究工作，相关成果在药学领域相关SCI期刊上共发表论文17篇，平均影响因子>4.5，他引460余次。

1848 年，路易斯 · 巴斯德（ Louis Pasteur ）发现外消旋酒石酸 铵钠 盐能从其饱和溶液中析出互为镜像的两种晶体，并根据晶体形状的不同，借助镊子和放大镜成功地将 其 分离 。这一工作不仅奠定了立体化学的基础，而且还衍生了一个重要的手性分离方法 —— 巴斯德拆分，又称分级结晶拆分。 虽然相较于不对称合成与色谱分离， 结晶拆分往往被冠以 “ 技术含量低 ” 或 “ 过时的技术 ” 之名，但其操作简单、成本低、易于大规模生产，仍然是目前市场上大部分手性药物或其中间体生产的 重要 方法。为了 实现对外消旋混合物（ conglomerate ）的 高效 拆分 ，向 其 过饱和溶液添加某一构型对映体 晶种 （ “ 优先析晶 ” 工艺 ） 或结晶抑制剂 （ “ 逆向析晶 ” 工艺 ） 以 调控结晶过程 是目前采用的主要手段 。 但是， 一次 单元 操作 只能获得一种对映体， 且 为保证目标产物光学纯度， 产率一般控制在 20% 以下 。

课题组发现，氧空位及三价钛等缺陷的存在，不仅可以提高TiO 2

产品详细介绍 机器人移动策略STEAM主题课程 项目背景 随着科技的发展，AGV 等基础移动机器人已被逐渐应用于智能仓储、智能物流、智能家居等各个领域。“移动”是机器人的重要属性，可以通过调节移动速度和运动方向，使机器人精确到达目标点并完成各类任务。学生可以通过机器人移动策略的学习，了解机器人在社会生产中的作用，并通过自己的创意应用使机器人使用不同的方式进行移动。 在本项目中，学生可借助机器人移动策略套件和人工智能与编程教学系统，了解差速移动和全向移动的原理及特点，搭建不同移动方式类型的小车并通过编程实现智能控制。 课程性质 这是一门以项目式教学开展的跨学科课程，以基于建构主义理论的 5E 教学模式作为指导，结合了 中小学信息技术课程标准与编程教学特色。 课程目标 1.知识与技能 ⚫  了解机器人移动平台的基本功能、基本结构与应用领域。 ⚫  初步了解与机器人装配相关的简单的机械结构和连接方式，体验简单的机器人移动平台模型搭建。 ⚫  会用示意图表示力，能对物体进行受力分析。 ⚫  了解指令、程序和算法的基本含义，能够读懂简单的程序流程图。 ⚫  能使用图形化编程或 C++语言设计简单程序，并下载到机器人移动平台上执行。 2.过程与方法 ⚫  能通过观看视频、机器人移动平台模型实物，从中获取有效信息，对信息进行分析、归纳，具有分析概括能力。 ⚫  能够读懂图形化模块或 C++语言的程序流程图，能分析程序的功能并简单调试，发展编程思维能力。 ⚫  能根据解决机器人移动的实际需求，设计程序并使模型运行，发展工程思维能力和解决问题的能力。 3.情感态度与价值观 ⚫  了解信息技术在日常生活的应用，初步认识信息技术的发展变化及其对工作和社会的影响。 ⚫  通过机器人学习实践，能体验机器人的应用与实际生活的关系。