北京大学物理学院/定量生物学中心欧阳颀课题组在Nature Physics发表题为“The energy cost and optimal design for synchronization of coupled molecular oscillators”（文章网址：https://www.nature.com/articles/s41567-019-0701-7）文章，揭示了互相耦合的分子振子达到同步化所需的热力学代价，表明分子振子的同步化需要额外能量耗散，并揭示了能量耗散与所能达到的最优同步化效果及耦合的最佳设计之间的关系。 振子之间的同步化现象在自然界是非常普遍的现象，许多非线性理论与实验很好地回答了很大一部分非线性振子中的同步化问题。然而，对于分子振子而言，他们的振荡节律由随机的、大噪声的生化反应所决定，与之前相对成熟的非线性理论所涉及的情况有所不同。这类分子振子的同步化规律，尤其是同步化所需的热力学代价尚不明确。 欧阳颀课题组与美国IBM T. J. Waston 研究中心/北京大学定量生物学中心杰出访问教授的涂豫海教授展开合作研究，首次在理论上阐明了实现分子振子同步化所需的热力学代价。该研究提出一个简单而普适的随机理论模型，假设不同的分子振子之间被一些额外的分子间化学反应耦合起来从而使彼此的相位相互靠近，用以描述一般的可产生同步化振荡的分子振子。在这个理论模型中，研究者们找到了单分子稳定振荡状态的概率密度的解析解，由此计算了不同条件下的能量耗散，并通过平均场近似得到了该振荡出现同步化现象的条件。通过比较不同条件下的能量耗散，研究者发现，若要实现分子振荡的同步化，除去驱动单个分子振荡的能量以外，还必须要有一部分不为零的额外的能量耗散。除此以外，当外界条件给定能量耗散的大小时，虽然可以通过调整模型中的参数达到各种不同的同步化效果，但是可以达到的最优的同步化效果由给定的能量耗散所限制。当能量耗散小于一个临界值时（这个临界值大于驱动单个分子振荡的能量）同步化是不可能的，给定的能量耗散越大，所能达到的最优同步化效果越好。该结论具有一定的普适性。随后研究者在蓝藻的生物钟系统中检验了该理论，验证了生物体内的分子振荡体系确实需要额外的能量来实现同步化。 北京大学物理学院博士生，欧阳颀课题组的张东良为该文章的第一作者，涂豫海教授为通讯作者，合作者包括欧阳颀教授和美国加州圣地亚哥分校的博士后曹远胜博士。

本发明公开了一种基于分数阶的永磁同步电机速度环控制参数的自整定方法，其通过利用分数阶 PI 控制器代替永磁同步电机交流伺服系统中的整数阶 PI 控制器，并自动地整定所述分数阶 PI 控制器的参数，实现对永磁同步电机交流伺服系统的控制，该方法具体包括：首先采集所述交流伺服系统的电流与速度信号；其次，根据所述采集信号，辨识永磁同步电机伺服系统速度环被控对象模型，识别出模型的参数；最后，对控制参数进行寻优整定，获得最优的控制参数。本发明的方法利用分数阶 PI 控制器取代原有的整数阶 PI 控制器，并自动地

本发明公开了一种永磁同步电机的电角度初始角度和旋向的辨 识方法及系统，首先通过算法得到转子磁链角度的估计值，然后输出 角度为转子磁链角度估计值的定子电流，接着确定转子磁链角度的估 计值与转子磁链角度的真实值的位置关系，并依靠得到的位置关系， 得到一个更准确的转子磁链角度的估计值，反复执行以上步骤数次， 转子磁链角度的估计值将与转子磁链角度的真实值重合，该磁链角度 估计值与编码器反馈的转子角度之差值即为电角度的初始值，最后， 利用电角度旋向辨识算法，辨识电角度旋向与编码器反馈的旋向的相 对关系，若两者

本发明公开了一种用于同步 OCDMA 系统的变重二次同余码获 取方法，包括：构建原始二次同余码码集；对原始二次同余码码集中 的任意一个区内的 p 个码字序列进行时移变换获得移位序列码集；对 移位序列码集中的子序列进行子序列问插获得问插序列码集；将原始 二次同余码码集的码字子序列与问插序列码集的子序列进行交换处理 后获得交换序列码集；对交换序列码集中的码字序列进行转置处理获 得变重二次同余码码集。对 p 个组(G0，G

本成果是获得授权发明专利的专利成果（ZL 201310080656.4）。该成果公开了一种语音同步驱动三维人脸口型与面部姿势动画的方法，通过用户输入新的语音信息，经过预处理之后，在虚拟人的人脸头像上合成与语音同步的口型动画和面部姿势动画。本发明具体包括两个阶段，在训练阶段，通过KNN和HMM的混合模型实现语音可视化建模；在合成阶段，通过用户输入新的语音信息，先进行语音信号的特征提取，再经过KNN和HMM混合模型生成与语音信号相对应的人脸面部姿势和口型帧序列参数，经过平滑处理后，使用Xface软件合成更加细腻、丰富的三维人脸动画。本成果不仅具有重要的理论研究价值，而且在可视通信、虚拟会议、游戏娱乐和教学辅助等领域有着广阔的应用前景。

本发明属于电机控制技术领域,涉及一种永磁同步感应电动机的混合控制方法,先通过速度检测单元和电流检测单元测得永磁同步感应电动机的实际转速参数和电动机电流值,然后将实际转速参数和电动机电流值分别送给信号控制器模块和能量控制器模块,两个控制模块根据实际转速参数、电动机电流值和给定转速计算出控制电压值并送给选择开关模块,再由选择开关模块根据判断条件选择控制电压值并送给相逆变器,然后三相逆变器根据控制电压值将直流电源转变为三相交流电源驱动被控的永磁同步感应电动机,实现电动机稳定输出;其设计原理简单,安全可靠,控制步骤简单,控制速度精确,控制环境友好。   

水产品加工行业是典型的高耗水行业，其废水产生量大，对环境污染严重。水产品加工废水具有有机物浓度高、氨氮浓度高、总磷浓度高、盐度高和水温低这“四高一低”的特点。废水中较高的盐度会导致渗透压升高，使微生物发生质壁分离，影响废水的处理效果；另外，由于较高的废水密度，更容易导致活性污泥的上浮流失，导致常规污水处理工艺一般难以达到国家或地方规定的污水处理排放标准。本发明的目的在于克服现有技术存在的缺点，寻求设计提供一种新型工艺和原理的水产品加工废水的同步脱氮除碳方法，该方法以水产品加工过程中排放的各种废水为对象，采用生物新技术对废水进行处理。本发明属于污水处理技术领域，涉及一种海洋水产品类物质和产品加工过程中排放废水的处理工艺技术，特别是一种水产品加工废水的脱氮除碳方法。具有良好的环境效益、社会效益和经济效益。 

 在本研究工作中，该团队利用信息论和统计物理两个领域中熵的相关理论，对网络结构预测极限进行了研究。直观地说，一个可以仅用几个词描述的网络结构意味着它很简单，其边也很容易预测。例如二维晶格或一维链状结构。相反，如果一个网络需要很长的语言才能描述清楚，那么它应该具有非常复杂的结构，其结构很难预测。在计算机领域，任何网络的结构都可以被编码成二进制字符串。这启发了团队探寻最短二进制编码字符串长度，也就是熵，和可预测性之间的关系。       通过研究，该团队发现来自不同领域，很多大小不一的网络，其结构的最短压缩长度和可预测性之间存在一个普遍的线性关系。基于香农信源编码定理，该团队在随机网络上证明了这种线性关系。       进一步，利用这一线性关系，该团队推导出网络结构预测算法的性能上界，揭示出包括机器学习在内的预测算法性能尚存在多大的提升空间。因此，该性能界可用于指导未来在线商业推荐系统、蛋白质相互作用探测等场景中的算法设计。另外，该理论的一个有趣的用途是，可以实现在无需任何预测算法的情况下，通过网络结构压缩数据大小来估计一个网络数据集的商业价值。 

本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社 会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系，本发明中只以用 户为例)的方法，异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关 系类型多种，关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例 如 Twitter 网络、通讯网络)异构网络中，两个网络的主体类型都包含有 用户，但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在 Twitter 网络 中用户之间的关系是

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。