清华大学地球系统科学系举行新一代地球观测数据与制图成果发布会。清华大学理学院院长、地学系主任宫鹏教授和博士研究生刘涵一起，对外发布了清华大学基于亚马逊云服务（AWS）完成的新一代中国地区地球观测数据集（Seamless Data Cube，简称SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日无缝遥感观测数据，以及在此基础上研制的中国逐季节地表覆盖和逐年土地利用制图成果。 清华大学新研制的无缝数据集，填补了高空间分辨率和时间频率观测的空白。 目前世界上主流的地球观测卫星Landsat每16天才能对全球扫描一遍，所获得的数据集是不完整的。宫鹏团队采用时空遥感技术手段和MODIS图像辅助研发的无缝遥感观测数据集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的观测数据。正是这些逐日数据，使得地球长时间观测序列有了很好的时空一致性。基于无缝数据集，宫鹏团队提取了30米空间分辨率土地覆盖变化的情况，设计和训练了一套适应遥感大数据的深度遥感特征学习和分类模型，最终得到了世界首套中国逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图（从2000年到2018年）。 无缝遥感观测数据集SDC以及逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图，开辟了中国卫星遥感数据处理和信息提取的新范式。它能够服务于国民经济众多行业，比如农业集约化和土地闲置的监测、城市化与自然植被丧失的识别、土地退化和粮食安全、环境变化与健康、造林和土壤含水量的关系、城市扩张与热岛效应等研究以及碳储备等。 无缝遥感观测数据集SDC有助于打造世界顶级的在线制图服务的平台，并产生新的数据产品。例如，清华大学地学系依靠这个数据集研发了全球粮食估产模型，输入不同地方的作物种植和气候预测数据，就可以提前两个月估算出全球粮食产量情况。 无缝遥感观测数据集（Seamless Data Cube）得到了亚马逊云服务（AWS）的大力支持。据AWS技术人员介绍，宫鹏团队采用AWS云服务算力，相当于全世界现在TOP200的高性能计算机所能提供的能力。AWS并不简单地提供储存和数据服务，而是在云服务里就包括了人工智能与机器学习的计算框架，采用AWS云服务后，地表覆盖制图的精度提高了10——20%。

西安交通大学能源与动力工程学院金属增材制造设备竞争性磋商

对于城市轨道交通，再生制动能量的充分利用是实现节能的重要措施。其中，超级电容储能系统是目前极具竞争力的解决方案。它的主要功能包括提高再生制动能量利用率，降低牵引能耗，减少再生失效，抑制网压波动。北京交通大学开发了车载和地面两种类型的超级电容储能系统样机。掌握了储能系统优化配置、大功率双向DC/DC变流器、超级电容充放电控制、能量管理策略等关键技术。该系统也可应用于工程机械、电动工具等其他领域。

研究团队以硼(B)掺杂碳为载体，通过电子供体硼(B)对铱 (Ir) 的“原子束缚工程”以及对Ir活性中心电子结构的调控，获得高活性HER催化剂Ir@NBD-C，且Ir的用量仅占商用催化剂的1/4。

在多元醇绿色催化氧化的研究工作中，科研人员提出利用稳定的配位环境和最大的原子利用效率来释放单原子催化剂潜力的思路，该方法不仅可以实现贵金属催化剂的抗浸出失活，同时还能提高羟基酸的选择性。

气体放电低温等离子体中含有大量活性粒子，包括高能电子、离子、自由基、活性原子和分子及紫外光子等，能够激发一系列物理和化学反应，而宏观温度又可以保持较低水平，可以使低温下难以发生的反应得以实现。此外，等离子体技术和传统的催化剂相结合能够产生等离子体催化协同效应。本项目面向目前亟待解决的能源和环境问题，设计研发了不同结构的同轴介质阻挡放电反应器、刀片式滑动电弧反应器以及旋转滑动电弧反应器等，这些反应器结构简单、制作成本低、可与传统催化等技术相结合，并且可实现工业化放大；另外开发了适用于这些反应器的交流高频、微秒脉冲和纳秒脉冲等电源，所构建的低温等离子体协同催化系统可应用于能源转化和环境保护等领域。

中国药科大学科研论文一体化平台（一期）项目公开招标

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218

兰州大学资源环境学院，西部教育部重点实验室勾晓华教授团队利用“协调区域气候降尺度试验”CORDEX-CORE框架中使用的德国区域气候模式REMO在三个不同CMIP5全球气候模式驱动下生成的25km分辨率的模拟数据集，基于观测资料对区域气候模式在历史时期1971—2000年的模拟性能进行评估的基础上，预估了祁连山地区2011—2100年在RCP2.6和RCP8.5情景下年平均和季节气温和降水的变化。